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職位描述：專注于動(dòng)物和人的行為識(shí)別（如豬的行為)，將負(fù)責(zé)開發(fā)和優(yōu)化先進(jìn)的行為識(shí)別算法。
主要職責(zé)：
1、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別算法，特別是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和3D卷積網(wǎng)絡(luò)處理視頻數(shù)據(jù)。
2、應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)，快速適應(yīng)特定的行為識(shí)別任務(wù)，提升模型性能。
3、結(jié)合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等時(shí)序建模技術(shù)，識(shí)別和分析復(fù)雜的動(dòng)態(tài)行為模式。
4、利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提高模型的魯棒性。
5、進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，提升行為識(shí)別的準(zhǔn)確性。
任職要求：
1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位。
2、扎實(shí)的深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺背景，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。
3、具備使用遷移學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)，能夠快速適應(yīng)新任務(wù)。
4、熟悉3D卷積網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序建模技術(shù)（如LSTM）的應(yīng)用。
5、了解生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）及其在數(shù)據(jù)增強(qiáng)中的應(yīng)用。
6、良好的團(tuán)隊(duì)合作能力和溝通能力，能夠與跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)有效協(xié)作。