（1）实现“评估-处方-训练-反馈”全流程闭环管理，突破传统康复的时空限制。（2）开发基于深度学习的功能评估模块与强化学习的动态处方优化算法。（3）建立多模态数据（运动学参数、肌电信号、姿态、心率）的实时融合分析模型，支持训练模式自适应切换。（4）构建云平台支持治疗师远程监控与干预，覆盖至少80%的

旨在解决学生用餐选择困难、餐厅人流信息不透明、菜品健康管理等问题。小程序集成美食随机推荐、餐厅商家转盘,餐厅流量监测、拍照热量估算及天气联动AI智能推荐等功能,提升校园用餐体验，微信小程序原生开发、SpringBoot、MySQL、Vue3、Vite6、TypeScript、Pinia、蓝牙API、

技术架构：Windows+ADB+批处理=高效测试引擎1.环境准备‌操作系统‌：Windows10/11（64位）‌工具链‌：AndroidSDKPlatform-Tools（adb.exe）‌设备连接‌：USB3.0集线器+原装数据线，确保供电稳定‌设备识别‌：adbdevices命令获取唯一序列

1.功能模块：账号登录与角色切换；农场/农场主/地块/障碍物管理；作物模型与生长阶段、单位、农资类型与农资；人员/工人管理；设备类型、农机、水利与IoT采集/控制设备；生育期管理与田间实况；农事计划与农事活动；自动化任务与场景编排；数据看板（气象/土壤/作物长势等）；三维/地图场景、实时视频、飞行记

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平台提供从数据接入、知识构建到智能检索与对话的全流程能力：1）用户与权限：用户系统、角色权限控制、数据隔离与访问审计；2）知识库管理：知识库创建/删除、数据集管理、增量更新、版本与状态管理；3）新材料专用文本处理：支持论文/专利/报告等多格式解析、结构化抽取（材料体系、成分配比、工艺参数、表征方法、

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本项目针对癫痫预测临床应用中存在的“冷启动”难题与跨受试者泛化瓶颈，设计并实现了一种创新的分层迁移预测框架。该框架成功融合了深度域适应与进化集成学习机制，在公开基准数据集上取得了领先的预测性能，对实现癫痫的早期干预与智能化临床管理具有重要价值。项目实现方案1.数据预处理与模型构建项目首先对原始头皮脑