🧬 生物启发神经网络
模拟生物神经系统的工作机制，设计具有自适应性和自修复能力的神经网络架构。结合神经可塑性原理，实现持续学习和动态优化的智能系统。
生物启发 神经可塑性 持续学习
🌐 联邦学习隐私保护
分布式机器学习框架，支持多方数据协作训练而无需共享原始数据。集成同态加密和差分隐私技术，确保数据安全和模型效果的平衡。
联邦学习 隐私保护 分布式训练
🔮 量子增强深度学习
结合量子计算优势的混合深度学习系统，利用量子并行性加速优化过程和特征提取。探索量子神经网络在复杂问题求解中的潜力。
量子计算 量子神经网络 并行优化
🏗️ 可解释AI架构
设计透明可解释的深度学习模型，提供决策过程的可视化分析和推理路径追溯。结合注意力机制和因果推理，提升AI系统的可信度。
可解释AI 注意力机制 因果推理
🌍 边缘智能计算
面向物联网和移动设备的轻量级深度学习部署方案。支持模型分割、协同推理和动态调度，实现云边协同的智能计算架构。
边缘计算 模型轻量化 云边协同
🎯 多模态融合学习
统一处理视觉、语音、文本等多种数据模态的深度学习框架。通过交叉注意力和模态对齐技术，实现更丰富的语义理解和智能交互。
多模态融合 交叉注意力 语义理解
