2023.08 chinesecscw 2023大数据竞赛优胜奖
2023.05 福建师范大学优秀本科毕业生
2023.05 福建师范大学优秀本科毕业论文
2022.06 全国大学生英语竞赛三等奖
2022.06 校级星级志愿者荣誉称号
2021.05 校级优秀共青团员荣誉称号
2022.05 校级数学竞赛二等奖
2021.12 校级二等奖学金
2021.11 福建师范大学计网学院好学生荣誉称号
2021.10 福建师范大学计网学院软笔书法组比赛一等奖
使用python编程语言编写,基于开源机器学习框架tensorflow和知识图谱技术,结合自然语言处理,构建了一个具有人机交互的医疗自动问答平台。该系统通过lr和gbdt组合模型对用户意图进行初步分类,运用词向量的bi-lstm-crf序列标注模型对用户问句进行医疗实体识别,并利用bert与text-cnn的组合模型对用户问句进行意图识别,最后利用web应用程序框架flask对系统进行界面设计,从而使用户可以通过前端与问答平台进行医疗疾病的对话咨询。此外通过槽位继承,用户能与问答系统进行多轮对话。模型训练所使用的语料库来自于网络开源数据以及自行编写,将大量数据集进行整合优化,使得数据具有可靠性和广泛性。
(一)项目名称:人体姿态识别
大三实现了基于mediapipe和openpose的人体姿态识别。在实验中,我负责完成了俯卧撑姿态识别。首先我通过一个对象来获取检测区域的坐标;然后根据模型找到人体手臂和躯干的位置,将对应的部位映射到mediapipe的具体关节点来识别出该动作;接着计算关节之间的角度;最后通过肘部、肩部和臀部之间的角度来判断一个俯卧撑动作是否标准。
(二)bp神经网络预测波士顿房价
大二实现了利用bp神经网络预测波士顿房价。在实验中,我使用包含了两层隐含层的bp神经网络来拟合回归模型,通过把13个特征的值提取出来传到神经网络进行训练,最终找到每个特征的权重来预测因变量房价。训练了一万个epoch之后,计算出其均方根误差约为1.4,且经可视化得出结论,与房价最密切相关的因素是房间个数。
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