Reno

2021年05月 — 3000年01月

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AI芯片测评 背景：随着智能时代和以麒麟970开始，芯片厂商开始向AI能力进军，国内外急需公平公正又能体现最新AI研究成果的第三方评测机构，在此基础上鲁大师AI评测应运而生，为AI时代助力。 任务：制作出公平的第三方评测芯片体系，制作安卓端APP，苹果端APP，PC端APP进行跨平台测评。 行动：训练并部署图像识别（resnet50），图像分割（deeplabv3），语言类模型（mobileBert），超分辨率（RDN）对手机AI性能做评测；评测方法包括优化使用高通DSP，苹果Coreml，安卓通用Tflite等最佳手段优化模型，英伟达TensorRT，使用onnx架构平台转化模型；训练模型，寻找评测素材，制定评测标准；与产品经理一起设计产品；维护产品 结果：目前占据国内AI评测平台榜首，是各大芯片厂商发布会引用的排名

2018年06月 — 2021年06月

技术,人工智能,算法研究员

使用强化学习任务提高排班效率项目 跟踪银行客服系统排版策略，抽象逻辑，解决生产者消费者问题 设计强化学习作为解决方案 写相关python代码，与银行方联调测试 与银行方battle，报告算法方案 预测空气质量 预测未来2天空气质量，分为逐小时预测和逐日预测。 使用统计学的ARIMA等算法，机器学习XGBOOST等算法，神经网络算法等预测空气质量 学习空气质量污染物理化学原理，使用其原理与数学方法结合预测 特征分析，数据清洗，检验数据，后端产品沟通，对外讲解算法 预测数据中心空调能耗 使用空间有限数据推断并拓展空间污染数据 分析空间位置，海拔，属地类型，交通等特征对于空气污染的影响 使用机器学习XGBOOST，lightGBM算法，神经网络算法等推断空气质量 特征分析，数据清洗，检验数据，后端产品沟通，对外讲解算法