智能大厦
女 | 1983.05 | 188-8888-8888 | email@jianli1.com |广东省珠海市
基础信息
教育经历
西北农林科技大学
村镇建设与管理
2012.09 ~ 2016.06
学历：本科
学校：西北农林科技大学
本科
主修课程：建筑测量、建筑绘画表现技法、建筑设计、村镇规划、修建
性详细规划设计、控制性详细规划设计、城市道路与交通、城市园林绿
地系统规划、城市工程规划、规划管理与法规、美术、城市规划原理、
规划 CAD、城市总体规划原理、控制性详细规划、修建性详细规划、
城镇规划设计、规划专业软件应用、城市规划实务。
专业：村镇建设与管理
身体状况：健康
求职意向
意向城市：广东省珠海市
工作经历
中升集团控股有限公司
2015-1-1 ~ 2019-1-1
智能大厦
技能列表
负责智能建筑工程售前工作，通过售前多家设备供应商的筛选，配
Powerpoint
合甲方确定品牌规格，推动后续的投标工作。
项目施工管理，三控三管一协调，负责协调及解决项目施工过程中
所有问题，管理施工现场，跟进项目质量，进度，安全文明施工等
工作，通过经济技术管理等手段进行滞后工程的纠偏，通过审核图
纸，清单，现场核对，确定增补工程签证。
通过日常巡检，拍照留档，以及与甲方，监理，总包，其它分包保
持沟通，以推动项目进展。
编制工程技术资料,报审资料,竣工资料,申请进度款，系统交付及培
训，办理结算，维护甲方关系保持良好沟通，确保项目顺利验收，
推进售后服务工作。
Office
Dreamweaver
CET
自我评价
江西铜业股份有限公司
智能大厦
2019-2-1 ~ 2022-12-1
熟悉弱电智能化各系统的方案设计、前期设
计、投标、深化设计、现场技术支持工作。一
级建造师（机电），中级职称。
主要负责智能化系统设计，配合甲方完成智能化系统施工图深化设
计和绘制、设备清单设计。
参与施工现场设计配合、设计变更、技术答疑等。
负责项目优化、深化设计。
负责与甲方（地产项目）相关单位：甲方成本、弱电施工单位、审
计单位进行优化、深化设计技术交流与沟通。
智能化系统方案编写，如康老项目智慧解决方案、智慧园区、酒店
解决方案等。
项目经验
中升相关项目
2015-1-1 ~ 2019-1-1
中升集团控股有限公司
智能大厦
中文地址相关性任务
参赛队伍数：2731，成绩：初赛 82 名，复赛 33 名
初赛：
比赛初期，对 query-候选文本对长度进行统计，以及标签分布进
行统计，相关性任务涉及三类，分别是：完全匹配，部分匹配，不
匹配。使用 BERT 构建了 baseline
由于类别不平衡，同时“完全匹配”标签样本较少，在“部分匹配”准确率较低，在 baseline 的基础上使用过采样 + focal loss +
l2 正则化，进行试验，无明显效果
将 query-候选文本对使用 BERT 进行编码，然后使用预训练的词向量融入 BERT 编码，将原始的 BERT 编码和融入词向量的 BERT 编
码作为 query-document，作为下游网络 AOA 模型的输入，无明显效果
将试验 3 的下游网络替换为 Bi-DAF，也无明显效果
将预训练模型替换为哈工大开源的全词 MASK 的 BERT-wwm 和 RoBERTa-wwm-ext,分别得到
分别得到提升，RoBERTa-wwm-ext 效果最好
预训练模型使用 RoBERTa-wwm-ext，使用伪标签的方式进行数据增强，模型在官方测试集上进行一步提升
对数据增强方式进一步优化，使用 r-drop，同时 loss 函数在在交叉熵的基础上增加相对熵，在测试集上进一步得到提升
使用梯度惩罚的方式替换 r-drop，即 loss 函数在交叉熵的基础上增加 word embedding 的梯度作为惩罚，效果进一步得到提升
AOA paper：Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension
Bi-DAF paper: Bi-Directional Attention Flow for Machine Comprehension
复赛：
使用 RoBERTa-wwm-ext 模型 梯度惩罚 伪标签，效果非常的差，测试集的marco F1 只有 45.29%
使用比赛数据对 RoBERTa-wwm-ext 预训练模型进一步训练：将此赛道两个阶段的训练集以及初赛的测试集，使用项目五（赛道
2）训练的 NER 模型进行实体提取，已达到对地址实体分词的效果。使用分词后的数据集，在 RoBERTa-wwm-ext 的基础上，使用
全词 MASK 的方式进行预训练；使用预训练模型 梯度惩罚 伪标签，模型得到非常好的提升，测试集的marco F1 提升到了
84.00%
将第 2 步的试验，将梯度惩罚替换为 r-drop，测试集的 marco F1 提升到 84.89%
使用初赛复赛的训练集，基于自己预训练的 RoBERTa-wwm-ext 模型进行 fine-tune，将初赛的测试数据集构建为伪标签数据集，
然后基于自己预训练的 RoBERTa-wwm-ext 模型 r-drop 伪标签，测试集的 marco F1 提升到 85.50%
铜业相关项目
2019-2-1 ~ 2022-12-1
江西铜业股份有限公司
智能大厦
厦门市公安局出入境管理支队办公大楼智能化系统建设与维护
项目概述：本系统涵盖综合布线系统、视频监控系统、远程视频会议系统、紧急广播系统、无线 WIFI 系统、门禁考勤管理系统、多
媒体系统、机房建设。
1） 负责项目的售前支持，包括售前咨询、整体项目规划、方案设计及应答，完成项目招投标书的制作；配合工程部门进行项目施
工前的设计交底工作；
2） 负责项目设备材料采购、成本的核算工作。
