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本周课题导视
1.消除AI"超纲解题"：
教育场景中LLM能力边界精准控制
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。
相关学科
计算机科学技术
2.深度学习-自动驾驶
随着神经网络的研究发展和图像计算利器GPU的普及，深度学习和计算机视觉迎来了工业普及和应用的热潮。近几年，自动驾驶技术受到了学术界和工业界的空前关注，研究人员运用机器学习和计算机视觉技术设计和研发了大量感知，预测和系统，推动了相关问题的解决。
相关学科
计算机科学技术，电子与通信技术
3.基于人工智能-神经网络计算机视觉的
数字化智能交通技术
在本课程中，我们将学习深度学习, 神经网络, 图像识别与检测等基础知识。同时我们也将使用深度学习库Pytorch来实现深度神经网络并完成物体检测，通过上手实操实现自己的神经网络模型用于数字化智能交通案例。
相关学科
计算机科学技术
4. 跨物种代谢启示：通过鱼类
视觉适应性进化研究助力人类近视治愈
本课题计划整合公开数据库中深海鱼与淡水鱼的视网膜代谢组数据，筛选并定量关键代谢通路，随后利用斑马鱼高强度光照诱导视网膜损伤模型验证其对人类视网膜代谢异常的启示。预期建立鱼类视觉适应性与人类高度近视代谢异常之间的类比模型，为临床营养干预及近视精准治疗提供理论依据，推动眼科疾病跨学科研究的发展。
相关学科
计算机科学技术，生物学
5. 基于EEG信号的脑机接口四状态识别
与运动学习相关性研究
EEG是一种非侵入式的脑电活动记录技术，能够详细记录大脑皮层的电活动。当我们的大脑发出指令控制身体运动时，比如挥动手臂，或者仅仅是想象这一动作，都会产生特定的EEG信号。通过研究这些信号，我们可以了解大脑如何控制我们的身体运动，以及如何通过训练和学习来改善这一过程。
相关学科
计算机科学技术，生物学
6.基于数字调制的智能边缘推断系统设计
当前的边缘设备协同推理框架仍与当前的数字通信系统不兼容。为了解决这一挑战，本项目旨在开发基于数字调制的边缘设备协同推理方法。首先，介绍编码理论和调制等基本技术，其次，我们将利用Python和深度学习框架PyTorch构建基于神经网络的边缘设备协同推理模型。然后，引入神经离散表示编码方法，以与数字通信系统兼容。
相关学科
计算机科学技术
7.忆阻器的可靠性与失效模拟
本项目关注忆阻器的可靠性与失效分析，通过数学物理模型对忆阻器的失效过程进行模拟。首先，我们将忆阻器的器件结构抽象为二维网格模型；之后在网格模型中根据欧姆定律和基尔霍夫定律建立电压与电流的关系；采用蒙特卡洛方法，在忆阻器结构中定义材料缺陷，从而模拟器件的真实物理状况；最后，使用已建立的模型进行多次器件失效模拟，并进行统计学分析。
相关学科
计算机科学技术，电子与通信技术
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