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1、计算机相关专业本科以上学历,图像处理,模式识别,计算机视觉,应用数学等相关方向;
2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识;
3、能够熟练使用caffe,tensorflow,pytorch,mxnet中的等任一种深度学习框架,熟悉卷积神经网络(CNN);
4、熟练使用一种或多种语言: Python/C/C /Java/C,能够使用linux系统进行开发;
5、英语4级以上,能够快速准确的阅读理解并翻译英文技术资料;
6、在图像超分,去噪,增强,物体检测,分割等研究方向有深度学习算法经验的优先考虑。