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计算机软件
职位描述:专注于动物和人的行为识别(如猪的行为),将负责开发和优化先进的行为识别算法。
主要职责:
1、设计和实现基于深度学习的行为识别算法,特别是利用卷积神经网络(CNN)和3D卷积网络处理视频数据。
2、应用迁移学习和领域适应技术,快速适应特定的行为识别任务,提升模型性能。
3、结合长短期记忆网络(LSTM)等时序建模技术,识别和分析复杂的动态行为模式。
4、利用生成对抗网络(GAN)进行数据增强,扩展训练数据集,提高模型的鲁棒性。
5、进行多模态数据融合,提升行为识别的准确性。
任职要求:
1、计算机科学、电子工程或相关领域的硕士或博士学位。
2、扎实的深度学习和计算机视觉背景,熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3、具备使用迁移学习和领域适应技术的经验,能够快速适应新任务。
4、熟悉3D卷积网络和时序建模技术(如LSTM)的应用。
5、了解生成对抗网络(GAN)及其在数据增强中的应用。
6、良好的团队合作能力和沟通能力,能够与跨学科团队有效协作。
工作地点
蜀山区中科院合肥创新院
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