1. 机器学习/深度学习及相关领域研究生在读, 主要方向为精准医疗;目前的研究领域集中在计算机视觉(物体检测、图像识别)、医学图像处理(肿瘤图像、CT图像分析等),生物大数据分析(如基因、蛋白质大数据)。
2. 精通python,R语言;熟悉数据挖掘、数据分析、数据可视化;
3. 熟悉当下流行的机器学习/深度学习模型;
4. 熟悉爬虫,GIS可视化图形绘制
5. 熟悉自然语言处理,文本分类,情感分析等.
1. 实现对肺癌全扫描图像的分类任务;正确率0.98,AUC为0.94
2. 信道网络中,通过SCI,SNR等时间序列信息预测发射机最佳功率
2. 实现对TCGA数据库中,肿瘤病理图像的多分类任务,单图像分类准确率0.96;
3. GNSS信号的BPSK调试分析,给出一个完争的计算流程以及GUI展示
利用python实现对GNNS信号的调制分析,内容设计包络误差计算,码跟踪误差计算等; 实际内容相当于复现一篇关于GNNS文章,并设计一个操作界面友好的GUI(tkinter实现); 软件课程设计内容;
利用python设计出一个算法,对摄像头拍摄到的离心机图片进行处理; 检测出离心机中试管的位置,以离心机中心位置为原点;并通过全局坐标,将试管坐标转化为全局坐标; socket发送到机器臂的进程中,让机器臂可以抓取试管;
利用python设计出一个算法,对摄像头拍摄到的离心机图片进行处理; 检测出离心机中试管的位置,以离心机中心位置为原点;并通过全局坐标,将试管坐标转化为全局坐标; socket发送到机器臂的进程中,让机器臂可以抓取试管;