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1、扎实的专业知识基础（1）计算机、人工智能、自动化、机器人、电子信息、模式识别相关专业；（2）掌握机器学习、深度学习基础：分类、检测、分割、强化学习基础理论；（3）掌握数字图像处理、相机成像、点云基础概念； 2、必备工具与编程能力（1）Python 熟练，熟练使用 OpenCV；（2）至少掌握一种深度学习框架：PyTorch / TensorFlow；（3）了解数据集标注、数据增广、模型训练、推理量化基础流程；（4）懂 C++ 基础优先，了解 PCL 点云库加分； 3、项目 / 实训经历（加分项）（1）目标检测、图像分割、三维点云重建课程设计（2）智能小车避障、机器人视觉识别、无人机路径规划项目（3） 大模型微调、文本生成、语音交互相关课题 / 竞赛（4） 数学建模、机器视觉相关竞赛 4、软素质与行业潜力（1）对工地复杂场景（扬尘、弱光、震动）算法优化有探索意愿；（2）能独立完成数据集制作、模型迭代、实验记录；（3）了解 BIM、无人集群、工程机械施工流程优先；基于机器视觉、多模态大模型、强化学习、AIGC 实现设备环境感知、自主决策、智能交互、施工方案生成，为智能控制提供目标指令； 1、 机器视觉算法研发 2、自主决策与集群调度 3、行业 AIGC / 垂域大模型落地 4、 感知融合与数据处理 5、技术应用迭代
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