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兰永重

项目案例

核心项目

三个项目分别覆盖大模型应用工程、机器学习模型工程与深度学习实验分析。01 为核心 Case Study。

法律法规智能知识图谱与问答系统

Legal Knowledge Graph & GraphRAG QA System

面向政府机构法律法规知识库场景，基于 RAGFlow、Neo4j 和 Elasticsearch 构建从非结构化文档解析、知识图谱生成到 GraphRAG 智能问答的完整流程。

5000+ 知识图谱节点
10000+ 关系数量
90% 95% 90% 提升到 95% 检索召回率
  • Python
  • RAGFlow
  • Neo4j
  • Elasticsearch
  • ChromaDB
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法律法规领域知识图谱运行结果可视化

复杂低空场景目标识别系统

Low-Altitude Target Recognition System

围绕低空监视雷达中的“低慢小”目标识别场景，完成原始回波、点迹和航迹等多类数据的处理与融合建模，并搭建覆盖数据处理、模型训练、预测推理和部署优化的模块化流程。

40+ 维特征
98.99% 验证准确率
ONNX + Int8 模型部署
  • Python
  • PyTorch
  • KAN
  • MLP
  • Feature Engineering
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Low-Altitude Target Recognition System

  • 40+ 维特征
  • 98.99% 验证准确率
  • ONNX + Int8 模型部署

多模态深度学习干扰智能识别系统

Multimodal Interference Recognition System

面向 5G / 6G 无线网络的小区级干扰识别问题，基于 PRB 噪声矩阵和业务元数据构建数据处理、特征提取、模型训练和推理流程。

92.71% 验证准确率
0.8398 Macro F1
24 × 273 PRB 矩阵输入
  • Python
  • PyTorch
  • CNN
  • Transformer
  • Multi-label Learning
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Multimodal Interference Recognition System

  • 92.71% 验证准确率
  • 0.8398 Macro F1
  • 24 × 273 PRB 矩阵输入