工作经历

工作内容:1.江西普查督办项目智能体开发:基于公司中台设计督查闭环工作流与配置，主导该政务Agent全流程开发。2.大模型技术实践与边界探索:掌握大
模型基础、RAG构建及Qwen/DeepSeek的VLLM企业级部署;调研 GPU、一体机性能，探索大模型(推理/多模态)能力边界，形成技术参考文档
1.项目全流程把控能力:具备将AI技术与具体业务场景结合的落地能力，掌握从需求拆解、方案设计到落地推进的全流程项目管理逻辑，能精准定位工作收获果，为决策提供有效支撑。
核心问题并提出针对性解决方案，提升项目推进效率与质量。2.调研分析与成果转化能力:能从市场与技术信息中提炼关键结论，将零散数据转化为结构化参考成

工作内容:1.针对墙体外表面的各类缺陷，进行模型训练、改进，调优2跟进国家电网的项目，针对客户需求，出具检测报告。3.与哈工大团队配合，探索红外与可见光的配准，利用红外和可见光进行目标检测
工作收获:构建行业内完整的墙体外表面训练数据集、完成目标检测网络的构建，训练和优化。将第一阶段40%左右的检测准确率提高到80%左右。极大的减轻人工手动检测缺陷的压力

工作内容:利用视觉算法引导角磨机自动装配。针对保温怀自动生产线，构建视觉检测模块及目标检测模型对保温怀表面缺陷进行检测。在合作方一东横科技(宁
波)有限公司跟进活塞外观质量检测的项目。
工作收获:掌握工业视觉检测全流程开发，包括图像采集、目标检测模型(如YOLO)训练与部署，提升缺陷识别准确率。熟悉智能制造产线的自动化需求，具备
I业场景算法落地经验，优化检测流程以适配实际生产节拍。强化跨领域协作能力，协同机械、电气团队完成视觉引导角磨机装配系统的集成与调试。

项目描述:针对电池容量退化不确定性及外部环境干扰导致的预测难题，设计融合特征重构、注意力机制与多层感知的DPfomer神经网络模型，通过自动降噪
编码器实现数据重构去噪并挖掘时间序列长期依赖关系，借助特征金字塔解码器提取多尺度特征优化数据表示，搭配改进粒子群搜索策略完成模型调优，基于两
个公开数据集开展实验验证。
项目成果:提出的DPformer 模型在电池容量预测任务中，预测精度与泛化性均优于现有方法，相对误差(RE)较传统方法降低30%-50%，有效解决了有限历
史容量数据不确定性及外部噪声干扰问题。并以共同完成人身份发表相关论文《A novel remaining useful life prediction for the lithium-ion battery using
Pformer and enhanced optimization techniques》 (《lonics》 , SCI 4区, B出版)