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1. 運用自然語言處理（NLP）技術，處理和分析大規模文本數據。 2. 運用Python及相關機器學習框架（如TensorFlow、PyTorch等），進行算法實現、調參和優化；以及模型調參、優化和性能測試。 3. 運用圖像處理和生成對抗網絡（GANs）知識，使用comfyUI進行圖片生成、調整和優化。

1. 進行 AI Robotics 運算平台的軟硬體效能量測與分析 2. 分析運算、記憶體及資料傳輸等因素對平台效能的影響 3. 開發 Benchmark、效能量測與自動化分析相關工具 4. 協助分析 AI 工作負載在不同運算資源上的執行效率與效能瓶頸 5. 透過實驗與量測結果，協助進行平台效能調校與驗證

1. 進行 AI Robotics 系統的即時性、延遲與執行行為量測分析 2. 分析作業系統、軟體執行與系統資源使用對系統 Timing 穩定性的影響 3. 開發系統量測、資料分析及測試自動化相關工具 4. 協助定位延遲、執行抖動及其他即時性問題，並進行改善驗證 5. 建立與維護 Real-Time System 相關測試與分析流程

1. AI 視覺辨識系統維護與客戶需求支援 2. 基於 Ultralytics 開源框架進行 YOLO 模型訓練、測試與優化 3. 視覺語言模型(VLM)之開發、測試與專案導入