项目围绕危险品运输全场景风险感知，设计四大核心功能模块，实现多维度风险要素的协同检测与预警：轻量化目标检测与前向碰撞预警基于优化后的YOLOv7-tiny+Shufflenet模型，在COCO数据集上完成行人、车辆、自行车等道路目标检测；通过简化卷积层（三层变一层）、剔除高度占比＜10%的误判标签，

-作品解决的具体问题及应用价值。1.高效查阅课程标准-根据老师指定的知识点，提取课标中相关的内容并注明页码。2.高效对比不同学段的课标要求-根据老师指定的知识点，提取不同学段的课标内容进行对比，帮助老师基于差异确定备课时应达到的目标及所需进行的教学设计。-服务对象：•各学科新手教师•教师发展学校•区

在确定了教案样例或教学模式后，教师就可以将相关信息输入AI，明确指示其生成教案的具体要求和期望达成的目标，从而基于以下四个方面各自快速生成一分即符合教学规范又充满创意的教案初稿。-1、基于优质教案样例生成教案大模型学习老师提供的优质教案样例，模仿它的构成和风格，设计教案。-2、基于合作学习方法生成教

-作品解决的具体问题及应用价值：-学情调研-AI根据教师上传的教学资料3分钟产出针对性极强的调研问卷，调查学生对课程内容的理解和兴趣，为学情分析做准备。-学情分析-AI通过分析调研问卷收集的数据，绘制学员画像，为教师提供针对性的课程设计方案打下基础。-设计教案-AI根据学情分析确定的课程主题、教学目

-四大核心功能解决教学痛点。1.智能文献筛选：告别"标题党"困扰•痛点剖析：教师每周需要浏览数十篇教学文献，但约40%的时间浪费在筛选低质量内容上。很多文章标题夺人眼球，细读后却发现言之无物。•AI解决方案：-构建个性化评分系统，根据教师预设的阅读需求自动评估文献价值-采用多维度匹配算法，精准识别与

面试场景提取：AI扮演面试场景提取专家，根据用户的求职问题描述，匹配合适的岗位，公司类型，难度等级和面试时长。简历关键信息提取：AI扮演专业的简历解析引擎，专门从非结构化的简历中提取关键信息。面试题生成助理：AI扮演专业级面试题生成引擎，基于多维参数智能构建结构化面试题库。根据面试场景提取的参数和提

数据集预处理：可对大幅遥感影像进行裁剪与增强，并自动生成相应的点提示数据。模型微调：在预训练的SAM模型基础上，通过冻结部分参数，定制化微调用于特定分割任务。自定义损失函数：将BCE和DiceLoss相结合，从而提升分割精度和稳定性。预测模块：基于微调后的模型对新图像进行分割预测，并计算相关性能指标

人类示范的模仿学习在机器人技术中表现出令人印象深刻的性能。然而，大多数成果专注于桌面操作，缺乏执行一般实用任务所需的移动性和灵巧性。在这项工作中，我们开发了一个模仿移动操作任务的系统，这些任务是双手的，并且需要全身控制。我们首先介绍MobileALOHA，这是一个低成本的全身远程操作系统，用于数据收

数字网格长系统是一款AI驱动的智能化管理平台，针对网格管理痛点设计，优化晨会交班流程。通过集成语音识别、人脸识别、数字人、大语言模型（LLM）、TTS及向量数据库等技术，实现内容准备到执行的全自动化，支持管理端、应用端、微信服务号及第三方会议系统集成，提升效率和信息透明度。1.管理端功能管理端提供数

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