工作描述: 算法分析预研 任务描述: 将用户总负荷电表上的数据运用深度学习算法分解为具体的用电器负荷及开关时间 工作内容: 1、数据处理: 下采样，数据预处理（清洗，填充,整数化），合成聚合数据，embedding 2、首先将输入的有功功率时间序列通过词嵌入映射到高维向量 3、利用基于长短时记忆模型的编码器进行信息提取 4、引入 Attention 机制的解码器，从提取的信息中选取与当前时刻相关度最高的信息用于解码 5、最后利用 softmax 得到负荷分解结果。 结果: 使用开源数据集对模型进行验证，结果表明: 平均绝对误差降低到了原有水平的 1/6 至 1/2，在准确度、 召回率及 F1 分数 3 个指标方面，也在传统 RNN 基础上提升了 10%~20%。

工作描述: 承担大数据与人工智能研究院产品经理相关角色，全流程参与到组内算法产品从调研到上线的所有环节。在职期 间主要完成基于知识图谱的故障根因追溯，性能预测及质量诊断三个产品。 主要任务有: 1、需求调研，需求分析 2、产品规划、原型设计、交互设计、视觉设计审核 3、各阶段文档的撰写与交付 4、和团队、研发经理明确需要迭代和开发的功能，以及整个研发团队的进度。 5、了解钢铁领域和行业的知识 主要产品: 基于知识图谱的故障根因追溯产品，轧材性能预测及质量分析产品 其他工作: 工业领域碳中和，能源相关分析报告撰写

工作描述: 承担大数据与人工智能研究院知识图谱相关算法研究工作 相关工作内容: 1、知识图谱技术方案设计 2、知识本体设计，实体抽取，相似实体统一 3、算法产品开发，主要包括算法实现，算法程序封装，Django 后端接口编写，图数据库设计，docker 部署算 法等。 4、相关专利及软著撰写 工作成果: 全流程参与了集团关于钢材质量缺陷溯源项目，在真实钢铁厂内实现了知识图谱溯源分析产品的落地