项目

D-A 有机光催化材料设计与筛选

Molecular Machine Learning · Quantum Chemistry · High-throughput Screening

• 面向供体-受体有机光催化体系的电荷分离与激子结合能问题，构建「分子结构 - 量子化学 - 机器学习 - 候选筛选」的研究流程。
• 搭建 PM6 → DFT → TDDFT/Multiwfn 分层量子化学计算管线，整体数据生产与筛选规模正扩展至约 2.6 万个分子体系。
• 探索 donor / acceptor 双塔 3D 分子模型，融合 PM6 HOMO、LUMO 与 frontier-orbital gap 等低成本电子结构信息；最佳模型独立测试 MAE 0.0702 eV。
• 开发 ExcitationNexus 科研平台，将分子录入、任务管理、结果解析、模型预测与候选排序整合为可追踪工作流。

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聚合物自组装 NanoPUF 芯片身份验证与智能验证平台

BCP Self-assembly · SEM · AI Pairwise Verification

• 以嵌段共聚物自组装随机纳米结构作为芯片表面物理指纹，构建「SEM 纳米图像 - 特征表征 - 成对验证 - 审计」的科研链路。
• 当前验证数据：2 枚芯片、20 个 PUF 区域、126 张 SEM 图像；44 维单图特征与 88 维成对表征。
• held-out test：AUC 0.977、Balanced Accuracy 0.9067；observed FAR = 0 仅作为当前 pilot 数据集上的观察结果，不外推为部署级安全保证。
• 构建 NanoPUF Research Platform，整合样本、元数据、验证和审计流程，支持模型迭代与结果追溯。

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电解水制氢电解槽阵列优化模型与控制系统

Python · Electro-thermal Coupled Modeling · Scheduling Optimization

• 针对离网风电波动造成的电解槽阵列功率分配、温度差异与产氢效率问题，使用 Python 构建碱性电解槽电热耦合模型与控制界面。
• 提出轮值优化策略，在调度均匀性、设备寿命与产氢经济性之间进行权衡，并纳入启停特性、温度梯度等运行约束。
• 项目作为国家级大学生创新创业训练计划主持并完成结题；学生第一完成人登记《碱性电解槽模型仿真软件 Cup-AWE V1.0》软件著作权。

元聚客源助手 · AI 营销短视频小程序

FastAPI · FFmpeg · Object Storage · Agent Orchestration

• 面向餐饮、美业、零售等实体门店，探索将门店照片、实拍视频与经营信息自动转化为短视频营销素材。
• 形成图片成片与实拍视频智能剪辑两条内容生产链，支持转场、字幕、配音、BGM、发布文案、作品持久化等流程。
• 以 FastAPI、FFmpeg / PIL、对象存储等完成云端 Alpha 工程化验证，并尝试用 Agent 式任务编排组织素材处理、生成、检查与失败修复。
• 当前重点是验证真实商家内容生产流程和产品体验，不使用未验证的用户量或商业化指标作为宣传。

ViolinSense AI · AI 音乐 × 小提琴辅助学习

Acoustic Analysis · AI Music Generation · Practice Feedback

• 与合作伙伴探索生成式音乐与真实小提琴学习的结合，包括歌词 / 风格驱动生成、参考音频、分轨、音频编辑等方向。
• 围绕小提琴练习进一步设计音高曲线、cents 偏差、节奏分析、曲谱识别、移调与 AI 辅助练习等能力。
• 项目目前处于产品原型与技术验证阶段（V0），目标是让 AI 帮助学习者理解演奏表现，同时保留真实乐器训练与音乐表达的主体性。