職位描述：一、需求描述 根據超聲圖像樣本，參考業界研究，利用遷移學習等算法，訓練模型，識別神經根/后支、關節突等； 根據彈性剪切波超聲圖像樣本，參考業界研究，對肌肉纖維化進行分級； 實現超聲圖像和MRI圖像的配準/融合。 二、人才要求 精通機器學習算法和模型，包括U-net、監督詳情...

職位描述：一、需求描述 參照開源模型https://github.com/search?q=ultrasound+elastography以及相關文獻，輸入彈性超聲動圖(視頻)，通過機器學習，分割目標并對目標的彈性進行分集。 在開源模型基礎上，根據不同場景，做部分調優。 二、人才要求詳情...

職位描述：一、需求描述 參照開源模型https://github.com/echonet，輸入心臟超聲動圖(視頻)，通過機器學習，識別左心室的射血分數(EF)或短軸縮短率(FS)。 在開源模型基礎上，根據不同場景，做部分調優。 二、人才要求 熟悉機器視覺、深度學習、遷移學習等知識領詳情...

職位描述：一、需求描述 根據心臟超聲動圖(視頻)，通過機器學習，識別急性右心衰(D字征)；識別左心室的舒張末內徑(LVDd)和收縮末內徑，計算左心室短軸縮短率；根據收縮運動中各心室壁向心（心室腔中點）運動的幅度，判斷心室壁活動的異常。 本任務通過有限樣本，采用網上公開的資源和模型，快速詳情...

職位描述：一、需求描述 根據心臟超聲動圖(視頻)，通過機器學習，識別急性右心衰(D字征)；識別左心室的舒張末內徑(LVDd)和收縮末內徑，計算左心室短軸縮短率；根據收縮運動中各心室壁向心（心室腔中點）運動的幅度，判斷心室壁活動的異常。 二、人才要求 熟悉機器視覺、深度學習、遷移學習等詳情...

職位描述：一、需求描述 根據心臟超聲動圖(視頻)，通過機器學習，識別急性右心衰(D字征)；識別左心室的舒張末內徑(LVDd)和收縮末內徑，計算左心室短軸縮短率；根據收縮運動中各心室壁向心（心室腔中點）運動的幅度，判斷心室壁活動的異常。 通過有限樣本，快速評估能達到的mAP范圍。 二、詳情...

職位描述：一、需求描述 跟隨型機器人底盤原型機設計，含機械及電子部分，通過視覺/超聲波/UWB等技術，實現機器人底盤跟隨人行走，支持路徑規劃、避障、剎車/轉向、防滑、回歸充電等。 二、人才要求 熟悉solidworks、機械原理與運動控制、STM32或ardu詳情...

職位描述：一、需求描述 設計系統方案并完成開發驗證，實現基于市售人工智能硬件平臺的園區目標識別，包括：人臉、儀表盤數字、安全帽/安全繩穿戴情況、火焰以及特定行為如抽煙等。 硬件平臺經協商選型后，由我方提供。 二、人才需求 熟悉AI/深度學習相關原理及應用； 詳情...

職位描述：一、需求描述 將現有基于Atmel單片機的專用模塊驅動代碼簡化，移植核心部分到STM32F407開發板； 開發板除自身傳感器外，外接藍牙模塊，實現與手機的通信及藍牙beacon掃描 二、人才要求 熟悉單片機開發；經驗豐富、合作性好； 詳情...

職位描述：一、需求描述 調通基本接口，如串口、I2C、SPI、PWM； 調通加速度傳感器、SPI屏幕、震動馬達、按鍵、觸屏、flash；其中屏幕由我方提供飛線的模塊，以及驅動源碼； 支持peripheral+observer工作模式，包括與手機app通信、掃描周詳情...