马超云

工作内容：

• 负责大规模数据处理和分析，使用高级技术和工具进行数据挖掘和特征提取。
• 设计和开发复杂的机器学习模型，包括深度学习模型，解决实际问题。
• 带领团队进行模型评估和效果验证，提供改进建议，并指导其他成员进行技术培训。

项目一: 智能交通流量预测系统

项目简介: 基于历史交通数据和环境因素，预测城市各主要路段的交通流量，辅助交通管理和规划。

项目架构: 利用时间序列分析和深度学习模型结合的方式进行流量预测。

技术栈: Python, TensorFlow, Keras, Apache Spark, PostgreSQL

职责:

• 设计和实施数据收集策略。
• 使用 Apache Spark 处理大规模交通数据集。
• 构建和训练 LSTM 网络进行时间序列预测。
• 将模型部署到生产环境，并进行性能监控和调优。

项目二: 高维医学图像分割

项目简介: 开发一种新的深度学习模型，用于高分辨率医学图像的精确分割，以辅助疾病诊断。

项目架构: 使用 3D 卷积神经网络对医学图像进行特征提取，并结合图像分割算法进行精细化处理。

技术栈: Python, PyTorch, CUDA, DICOM

职责:

• 研究和实现先进的 3D 图像分割算法。
• 利用 CUDA 加速深度学习模型的训练过程。
• 与医疗专家合作，进行模型评估和结果验证。
• 编写技术文档，记录模型开发和部署过程。

项目难点与亮点:

• 处理和分析高维度数据的挑战。
• 实现了高准确率的医学图像分割。
• 创新的模型结构设计，显著提高了分割效率。

项目简介: 开发一个基于用户行为数据的推荐系统，提高电商平台的用户购买率。

项目架构: 采用协同过滤和内容推荐的混合推荐模型，结合用户历史行为和物品属性进行推荐。

技术栈: Python, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MySQL

职责:

• 负责收集和清洗用户行为数据。
• 使用 Pandas 进行数据预处理和特征提取。
• 应用 Scikit-learn 构建和评估推荐模型。
• 编写 SQL 查询脚本，与后端数据库交互。
• 制作数据可视化报告，为团队提供决策支持。