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项目 1：基于Swin Transformer的目标检测模型复现与优化
使用 PyTorch 完整复现 Swin Transformer目标检测算法，利用窗口自注意力机制优化 CNN 全局特征提取缺陷。
针对原始模型遮挡漏检、收敛慢、过拟合问题做工程优化：替换CIoU损失函数、采用余弦退火学习率、增加 L2 正则约束、搭配NMS过滤冗余检测框，有效提升模型检测精度与训练稳定性。
可承接：图像目标检测模型微调、算法复现、模型性能优化类短期开发需求。
项目 2：基于 Spark 分布式框架的气象数据实时预测预警系统
搭建完整实时气象数据分析预测链路：通过Kafka完成实时数据流接入，基于Spark实现海量气象数据分布式清洗、标准化、特征工程；对比训练 LSTM 时序模型与随机森林模型并完成参数调优，搭建可视化大屏，实现气象数据实时展示、异常天气自动识别预警。
可承接：大数据分布式处理、实时数据流搭建、时序预测模型、数据可视化大屏开发。
项目 3：基于YOLOv8-Pose的失能人群跌倒监护完整系统
Django搭建整套监护系统前后端；采用YOLOv8-Pose提取人体骨骼关键点，结合DeepSORT实现多人持续跟踪，使用LSTM时序模型识别人体动作，大幅降低跌倒场景误报。
整套工程包含视频推理、实时监控、动作告警功能，完整落地视频人体姿态识别业务场景。
可承接：人体姿态检测、多目标跟踪、行为识别、简易 Web 监控管理系统定制开发。