社交 算法模型 软件定制 案例

针对短视频平台内容爆炸式增长带来的推荐精准度不足、用户理解粗粒度等问题，设计并实现一个融合多模态理解与大语言模型决策能力的智能 Agent 系统，实现视频内容自动分类与动态用户画像构建，支撑个性化推荐、广告投放与内容治理等核心业务。 技术栈：Python, YOLOv8, Whisper, Qwen-VL, LangChain, Kafka, Flink, Milvus, Neo4j, FastAPI, Docker, Kubernetes

研究并实现面向大规模社交网络的影响力最大化算法，构建融合适应度地形表征与概率传播动力学的影响力评估与极值寻优框架，实现关键节点与群体的高效识别，在10⁵–10⁶节点规模社交网络上有效缓解 NP-hard 组合优化问题的计算瓶颈。

业务一： 实现对人的身份、姿态、行为及意图的精准、实时理解，为上层应用提供可靠的结构化数据。 关键技术与功能： 高精度人脸/人体姿态追踪： 基于深度学习模型，在复杂光照和遮挡条件下，实现亚像素级的人脸关键点检测与2D/3D全身骨骼关键点追踪。功能包括头部姿态估计（Pitch/Yaw/Roll）、肢体动作捕捉、手势识别等。 移动端优化与部署： 针对资源受限的移动设备（iOS/Android），采用模型剪枝、量化（INT8/FP16）及神经网络架构搜索（NAS）等技术，将大型模型压缩至数MB级别，在保证精度的同时实现45FPS以上的实时推理性能，成功应用于AR互动、智能健身、远程协作等场景。 以人为中心的活动识别： 融合时空上下文信息，利用卷积神经网络或Transformer架构，对视频流中的人体行为进行细粒度分类与预测。可识别从简单动作到复杂交互等多种活动，服务于智慧医疗、工业安全与智能家居。 业务二： 应用最前沿的3D重建与渲染技术，降低高质量3D内容创作门槛，赋能元宇宙、数字人、电商等新兴领域。 关键技术与功能： 3D高斯泼溅 ： 相较于传统的NeRF（神经辐射场），3D高斯泼溅通过数百万个可学习的3D高斯椭球体来表现场景，实现了无需训练即可实时渲染（>90 FPS）的突破，构建照片级真实感的虚拟数字人、商品3D展示及沉浸式AR/VR环境，显著提升了建模效率与交互体验。

基于以上原因，亟待开发一套通用可视化配置系统，能支持业务多维度资源配置，实现通过定义表单描述语言或者拖拽组件即可实现新页面的创建。 活动配置中心系统具有以下优点： - 定义了一套表单描述语法，整套界面支持可拖拽，操作便捷，支持多种数据结构，通用性强 - 支持配置数据数据同步，可以与业务方数据库表数据一一对应、实现了配置的读写分离 - 高性能 配置读取本地内存缓存，利用 Zookeeper 做实时更新，实时性强 - 高可用 sdk 支持配置持久化到本地文件快照，保证即使 server 不可用时业务端也能读取文件快照对外提供服务