功能模块包含：态势感知多屏直播远程控制行动部署素材管理预案管理飞行记录设备管理飞行统计航线编辑组织管理态势展示：指挥能够实时掌握无人机状态、直播视频、成员位置和目标位置等态势信息，并能精准的对行动无人机进行如云台控制、相机控制、负载控制等功能，通过标记打点实时为飞手指示探查目标远程控制：支持对已上线

微米级缺陷自动检测（裂纹、空洞、划痕、变形）高速成像、实时AI推理、自动分选质检报表自动生成、数据上传MES模型自学习、数据闭环、漏检率极低7×24小时无人值守质检

图片上传→AI自动处理→生成雕刻路径G代码智能识别图案、纹理、边界，自动优化雕刻参数工艺参数智能推荐（功率、速度、频率）端侧实时推理，嵌入式设备离线运行后台管理、任务调度、日志监控

1.文献调研：系统梳理结构化剪枝、非结构化剪枝、基于重要性度量的剪枝三大类方法，对比优缺点。2.思想框架设计：提出基于“模6阴阳分类”与“统计抵消”的剪枝新范式，将卷积核参数离散化后进行阴阳分类，通过贪心对偶映射实现冗余核成对抵消。3.可行性论证：从数学基础（Burgess界保证配对存在性）、工程适

1.多源数据合并：自动识别并合并多个Excel/CSV文件，支持表头映射与格式标准化。2.智能清洗：执行缺失值填充（均值/中位数/众数）、异常值检测、重复记录去重。3.学情报告生成：基于清洗后数据，自动计算平均分、分数段分布、进退步趋势，输出可视化图表。4.轻量API接口：基于Flask提供REST

1.整数模6分类：输入任意正整数范围，自动按模6余数将整数分为阳数（6k+1）、阴数（6k-1）及中性数，并高亮素数。2.半素数分解：对合数进行质因数分解，识别其阴阳因子属性，计算基于勒让德符号的权函数值。3.统计抵消模拟：对阴类半素数执行贪心配对算法，可视化展示污染项的统计期望归零过程。4.数据导

本项目是一款基于人工智能与神经影像技术的脑龄预测系统，通过分析脑部MRI影像（或多模态数据），利用深度学习模型精准估算个体的大脑生物年龄，并计算脑龄差（BAG）——即预测脑龄与实际年龄的差值。系统可量化评估大脑衰老程度，提前预警认知衰退、阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病风险，为脑健康管理、早期

负责蛋白质多模态大模型评测框架EvalKit的设计与开发，构建面向蛋白质结构、功能与序列的自动化评测基准。实现模型效果对比、指标计算、实验复现与可视化分析，支撑大模型在蛋白质结构预测、功能标注、靶点挖掘等生物医学场景的迭代优化，提升模型评测效率与科研落地能力。

负责蛋白质多模态大模型评测框架EvalKit的设计与开发，构建面向蛋白质结构、功能与序列的自动化评测基准。实现模型效果对比、指标计算、实验复现与可视化分析，支撑大模型在蛋白质结构预测、功能标注、靶点挖掘等生物医学场景的迭代优化，提升模型评测效率与科研落地能力。

本项目实现了一套面向TC264智能车的在线调参工具，核心功能包括串口Telemetry采集、结构化日志解析、滚动时间窗指标计算和规则化调参建议输出。工具可对车辆运行过程中的yaw_error_rms、yaw_error_peak、roll_peak_to_peak、servo_jitter_rate