精通 Java、C++ 后台开发及 Vue、Html、jQuery 等前端技术,熟练运用 SpringBoot+MyBatis+Shiro 主流框架搭建项目架构,精通 Oracle、MySQL 数据库的设计、运维与优化,具备数据库仓项目实战经验。掌握 BI 二次应用开发、压力测试与自动测试研发技术,熟悉 Linux 服务器安装部署、中小网络规划与维护及系统架构搭建。能熟练使用 ArcGIS Js SDK、QGis、Qt 等工具进行地理信息系统开发,掌握爬虫开发、数据同步与可视化分析技术,具备 AI 机器学习文本分类算法应用经验,可独立完成从需求分析、全栈开发、测试部署到售后运维的全流程技术实现。
1. **野外地质实习基地智慧服务云平台**:独立全栈开发,打造三级管理体系,实现远程排课、车辆调度、住宿管理等全流程数字化,对接公安系统解决数据重复录入问题,自动汇总财务数据,大幅提升实训管理效率,适配地质院校野外实训全场景,项目业绩 88.5 万。
2. **信息智能分拣系统**:参与全栈开发,基于 AI 机器学习技术训练多层感知机神经网络模型,实现热线投诉案件智能分类与自动派单,精准度 90%、自动分派率 60%,替代人工操作降低失误率,提升团队整体工作效率,项目业绩 100 万。
3. **湖北省国税预警快系统**:参与分析报表与脚本开发,基于国税基础及发票数据搭建货劳税风险预警体系,实现预警任务发布、分配、反馈管理闭环,项目全国推广至四省一市,成为税务系统货劳税风险管理核心工具,业绩 200 万。
4. **土地综合信息管理系统**:独立完成 Web / 单机 / 移动三版本全栈开发,基于 SpringBoot+ArcGIS Js SDK 搭建架构,Qt5/QField 二次开发降低 GIS 使用门槛,实现土地数据查询、空间分析等核心功能,覆盖全办公场景,为园区土地管理提供高效数据支撑。
5. **地质灾害调查成果标准化系统**:参与全栈开发,搭建城市地质调查成果数据库,实现项目全生命周期管理,智能生成统计报表替代手工操作,项目管理效率提升 50% 以上,为城市地灾防治与规划提供标准化数据支撑,业绩 39 万。
一、建设目标 目标需求是为了完成某热线区级信息机器自动部门分派任务,分派率达到60%。 二、实现原理 利用AI机器学习技术,通过大量的历史数据训练,达到机器自动派发投诉案件,减轻工作人员的派件压力,避免一定量的人工派发失误,提升信息处理团队整体运作效率。
本系统核心是衔接市现有地质灾害调查成果,构建城市地质调查成果基础数据库,形成以地质调查项目为管理核心的综合管理平台,最终实现项目全生命周期可控、成果高效复用,支撑城市地质管理决策。 一、核心建设目标 1. 转化成果 将已有的武汉市地灾调查成果落地为标准化数据,纳入
该平台是专为重庆三大园区量身定制的土地业务专属管理工具,核心目标是降低 GIS 技术使用门槛,让园区非专业人员无需学习 ArcGIS 等专业软件,即可轻松查询、获取土地调查数据。 一、项目规划与核心模块 1. 分期建设:项目分三期推进,逐步覆盖不同使用场景,依次推出
为解决高校因公出国申请中材料众多、程序繁琐、通知不及时、反馈滞后的痛点,同时适配学校国际化发展需求、提升师生办事便利度,并强化学校信息化、系统化、一体化管理能力,校方开发了因公出国(境)系统。 该项目成功推动学校因公出国申请从 “纸质化” 全面升级为 “电子化”,核
一、背景与核心目标 在测井应用场景中,需综合运用地震勘探、电法测井等多种地球物理学方法与技术,采集地层岩性、孔隙度、电阻率等关键地质特性信息。随着长期作业推进,测井原始数据、衍生数据及关联信息持续积累,形成海量数据资产。为充分挖掘数据价值,需通过系统化、科学化的测井数据分析,实
当前,地质类院校与科研机构共享实训基地开展教学活动已成为行业趋势 —— 地质类实训常涉及野外勘探、岩芯标本观测、地质数据采集等特殊场景,对实训资源的协同性、管理的及时性要求更高。但现有配套软件普遍存在**功能单一、覆盖面窄、利用率低**的问题:多数软件仅聚焦单一环节(如