落花
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技术能力
从事研究方向：GNN空域网络图，时间序列预测任务，数据分析处理，仿真软件开发，RF强化学习算法。了解主流AI算法及模型，了解强化学习各类算法及应用。
熟悉语言及框架：python、C++，pytorch、tensorflow2
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项目经验
案例展示
机场仿真系统（强化学习环境开发）
PVGSim的目标是为机场交通模拟提供一个解决方案，分析或模拟机场交通的工具。 用Python 3编写，带有源代码(使用numpy和pandas进行数据计算，使用pyqt6进行可视化)。 包含飞机动力学方程对飞机性能的模拟。飞机只调整加速度和航向。为了使PVGSim真实，它包
CNN+LSTM气象雷达回波分析
Seq2Seq模型早期用于自然语言处理任务（NLP），ChatGPT的原型之一，可用来实现人机有效交互，如机器翻译、自动问答等； 模型由编码器、解码器以及上下文向量三部分构成； 编码器和解码器由长短期记忆神经网络（LSTM）结构搭建，提取雷暴演变的时序特征； 上下文向量的引
立即沟通
