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

系统提供站点级7天水位预测、1–7天历史回测、持久化基线对比、不确定性可视化、上游辅助修正、数据可用性诊断等功能。用户可查看最新预测曲线、对比历史真实值与模型输出、观察不同预测天数下的回测效果，并通过图表快速识别模型在不同时间段的稳定性与适用边界。系统支持在线演示和结果展示，便于技术验证与场景沟通。

项目具备就业现状调研、岗位大数据挖掘、多模型量化分析、趋势精准预测及决策建议输出五大核心功能，可完成问卷数据采集、岗位信息清洗、LDA主题挖掘、学历薪资梯度分析、毕业生规模与院校就业率预测，并从多方主体给出可落地的就业优化方案。‘

项目具备就业现状调研、岗位大数据挖掘、多模型量化分析、趋势精准预测及决策建议输出五大核心功能，可完成问卷数据采集、岗位信息清洗、LDA主题挖掘、学历薪资梯度分析、毕业生规模与院校就业率预测，并从多方主体给出可落地的就业优化方案。‘

将整个研究视为一个“感知-决策-部署”的完整系统进行顶层设计。该方法将目标检测模块、多目标跟踪模块，分析并权衡各子系统在精度、速度、资源占用等关键指标上的内在矛盾与协同关系。基于此，规划出从算法层改进、到应用层集成、再到工程层优化的阶梯式技术路线，确保最终实现的系统原型在整体性能上达到最优平衡，满足

系统核心能力包括：• 多市场行情接入：10+市场、17类行情源• 指数/IOPV实时计算：除数算法、虚拟券• 多渠道数据发布：6+发布途径• 高可用架构：主备切换、跨机房容灾• 统一运维管理平台