本

周

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基于AI大模型的电子病历生成与智能诊疗助手

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从ChatGPT到MRI-GPT：开发人脑MRI的「大语言模型」

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消除AI"超纲解题"：教育场景中LLM能力边界精准控制

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基于生物材料改性的金属腐蚀防护机制研究

本研究旨在构建一个集成病灶智能识别、诊断推理与电子病历自动生成于一体的医疗多模态大模型。该模型通过融合视觉编码器与大语言模型，实现对医学影像与临床文本信息的深度语义理解；通过整合大规模医学知识图谱，建立基于循证医学的推理式诊断机制；通过设计个性化生成策略，实现符合不同医院规范和医生风格的高质量电子病历自动生成。

近年来，ChatGPT、Claude等突破性大语言模型，掀起了一场基础模型革命。如今大语言模型技术，正在悄悄颠覆人脑MRI分析领域。我们将使用一个汇集自公开数据源的大规模脑成像数据集，包含来自13,225名受试者的60,551次MRI扫描，其中约三分之一达到临床质量。该项研究不仅将提高医疗的诊疗效率、也为医学影像学领域的发展指明了新的研究方向，推进未来通用智慧型医疗、发挥巨大的潜在经济价值。

本项目专注于大语言模型（Large Language Models, LLMs）的知识能力控制研究。核心目标是探究并提升LLMs在执行特定任务时，对自身知识库和推理能力的精准界定与控制能力。这种精准的“能力自限”对于LLMs在实际应用中（如教育辅导、任务导向型对话）的可靠性、公平性和安全性至关重要。

本项目旨在研发一种适用于日常铁质器具（如铁钉、铁片、门锁等）的绿色防腐复合涂层体系，聚焦生活场景中的金属锈蚀问题。该涂层融合三重仿生防护机制——离子捕集、结构增强与超疏水密封，实现对电化学腐蚀过程的有效抑制。最后，提出以界面附着力和表面疏水性为核心的无损性能评价标准，为后续绿色防护材料的性能评估与推广应用提供理论依据和实验数据支撑。

这些课题适合参加哪些赛事？

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