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姚伟峰

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6年工作经验

百度, Intel
资深算法工程师

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擅长技能

10年硕士毕业于东南大学计算机视觉方向,对机器学习及信号处理算法有深入理解。对用数学手段解决实际问题有一以贯之的热情和能力, 曾获本科生以及研究生全国数学建模竞赛一等奖。持有三项中国专利,一项美国专利在申请中。
毕业后就职于Intel, 百度, 分别负责过机器学习算法在各种设备端和大数据情景下的应用, 擅长基于业务场景的技术架构和算法设计与实现。

项目经验

互联网机器学习技术项目经验:
 高架桥上下识别
设计并实现了高架桥上下识别引擎,用以改善百度地图用户在高架密集区域(如上海)的导航体验。设计了基于GPS特征和气压特征的集合算法,使用random forest和逻辑回归进行了高阶特征的提取和最终决策函数的生成。实验结果查全率>70%, 查准率 >95%, 在华为的评测集上效果好于竞品。负责协调方案的工程化以及与客户(主要是华为)的对接工作。
 色情新闻识别
研究和实现基于文本特征的中文色情新闻识别,主要用于色情新闻的主动识别和降分,减少人工运营压力,确保新闻推送的健康性,模块查准率达到90%,查全率达到80%,上线后随着训练数据的增加性能继续提高。
 个性化新闻推荐
从头开始设计和实现个性化的中文新闻推荐系统,包括架构设计和算法设计如文本处理,主题模型,CTR预估,针对用户的CTR预估,以及整个系统的搭建工作。为团队创建开发流程,从而提高开发效率和效果。系统的效果是使得人均阅读篇数增加约两篇,并且在持续增长中。
 广告算法
主要工作在于做了第一版的LR 广告点击率预估,重点专注于特征选择,线下实验效果好于已部署的基于star tree的算法,技术总结可见http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/p/4773221.html。

设备端(物联网,智能设备,增强现实设备)
 低功耗语音唤醒与识别
架构师和技术负责人。
在六个月内,独立研究并实现Intel自有语音唤醒/解锁方案,完成算法选择,评价和实现全部工作,实现了一个易于使用,扩展的基于音频的分类和识别的软件引擎的设计和实现。设计实现的算法有音频特征提取(MFCC, FFT等),识别算法(GMM,HMM,DTW, K-means),前端去噪算法(Weiner filter/spectrum subtraction/audible band noise suppression),语音检测( energy based, GMM based and hybrid algorithm )。
负责Android低功耗语音中间件的软件架构,测试方案以及性能指标的设计。负责项目日常管理和开发进度的安排。负责为客户的新需求提供解决方案,并成功向Google upstream中间件和HAL层的设计方案。
因该项目获得两次部门贡献奖。
 增强现实
技术负责人。
主要涉及如何在移动平台提供高效,低功耗的增强现实和计算机视觉API支持。 实现并优化基于Intel Atom SOC的GPU的OpenCL计算机视觉算法(Harris角点, Sobel滤波器,Gaussian 滤波器,FAST算子,KLT等 )。参与Realsense 3D snapshot的算法研发和OpenCL优化工作。
 低功耗蓝牙传感
技术负责人。
设计并实现一个基于手机的低功耗的蓝牙hub,从而扩展手机的感测范围,并同时保持手机的低功耗和与板上传感器相同的接口。该项目利用软硬件联合优化将BLE协议offload到一个低功耗核心上从而达到低功耗的目的,主要用于蓝牙定位以及基于蓝牙的传感(如用于健康领域)。
 移动情境感知
在Android平台上,利用智能手机日益丰富的传感器,实现以人为中心的情境感知,实现并扩展智能手机的“智能性”。目前主要涉及利用加速度计的持有人活动检测与识别;利用加速度计和陀螺仪的手势输入与识别。并致力于基于Intel mini core的低功耗方案。提交一项专利。

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