利用信息抽取和文本分类模型，从合同中自动提取关键日期、金额并标记潜在风险条款。
使用大语言模型根据关键信息自动生成标准格式的法律文书草稿，提升法律从业者效率。
利用语义匹配技术，将新产品的技术描述与存量专利的权利要求进行比对，发现潜在侵权。
构建综合专利引用网络、诉讼记录和市场信号的机器学习模型，量化估算专利资产价值。
使用 NLP 对海量专利文本进行分类、提取权利要求，辅助评估新颖性和侵权风险。
结合趋势预测和文本挖掘，自动绘制特定技术领域的发展路线图，辅助研发规划。
挖掘科技文献和专利的时间序列与引用数据，利用机器学习预测新兴技术热点和爆发时机。
分析作者合作网络，发现学术社群、桥梁作者，并度量个人和机构的学术影响力。
根据研究者阅读历史和兴趣，利用协同过滤和图算法推荐相关学术论文。
针对长篇科研论文，生成涵盖背景、方法、结果的结构化摘要，帮助快速筛选文献。
构建包含论文、作者、关键词的异构图谱，进行引文分析、合作网络挖掘和研究趋势发现。
利用 NLP 从海量论文中自动提取方法名称、使用的数据集和实验指标，构建科学知识图谱。
探索 AI 在奥赛级别数学难题上的能力，结合几何定理证明器和组合优化求解复杂问题。
使用编码器-解码器模型将印刷或手写的数学公式图像自动识别为 LaTeX 表示。
使用强化学习或语言模型在形式化系统中（如 Lean、Coq）自动搜索数学定理的证明步骤。
将逻辑符号推理与神经网络结合，实现可解释的演绎推理、归结原理和定理证明。
使用基于嵌入或基于规则的方法对不完整知识图谱进行补全，预测头实体、关系或尾实体。
在随时间演变的知识图谱上进行推理，预测未来时刻可能出现的新实体关系或事件。
将来自不同源的数据和知识合并，解决冲突和冗余，生成一致、高质量的知识图谱。
学习基于图嵌入和字符串匹配的方法，找出多个知识库中表示现实同一对象的实体。
构建从文本中自动抽取实体、关系和事件的管道，并融合消歧形成结构化的知识图谱。
在复杂分布式系统中，通过因果图推断或拓扑搜索算法自动定位引发故障的根本原因组件。
分析网络设备日志和性能指标，利用时序异常检测提前预测链路中断、设备故障等网络事件。
使用凸优化和深度学习解决无线网络中用户调度、功率和带宽等资源的分配问题。
根据网络负载预测，动态控制基站的休眠、唤醒和发射功率，在不影响体验下降低能源消耗。
对移动通信基站或骨干网络的流量进行时空预测，用于扩容规划和负载均衡。
结合需求预测和运筹学算法，生成最优的共享单车搬运和投放计划，解决站点满或空问题。
对区域打车、骑行起始需求进行短时预测，辅助运力调度和车辆再平衡。
学习使用图卷积网络和时序模型，根据历史流量与路网结构预测未来各路段的车速与流量。
将逆合成分析与成本、产率约束结合，通过搜索算法和神经网络自动规划最优化学合成路径。
利用图神经网络和生成模型预测材料性能并逆向设计具备特定属性的新型材料。
使用卫星遥感和能源消费数据，结合排放因子计算模型，实现区域或企业的碳排放估算与监测。
应用强化学习和优化算法实现电网中的需求响应、分布式能源调度和故障自动隔离。
利用历史用电量和温度等外生变量，构建时间序列或深度学习模型预测短期与中期能源需求。
使用深度卷积网络从地震波形记录中实时拾取 P 波、S 波到时，辅助地震预警和定位。
结合卫星遥感、地形和气象数据，利用机器学习预测洪水淹没范围、森林火灾风险等。
学习基于图神经网络和傅里叶神经算子的高精度全球天气预报模型，理解数据驱动方法的优势。
了解类似 ClimSim 和 NeuralGCM 的气候基础模型，结合物理约束进行高分辨率气候预测。
使用计算机视觉对养殖牲畜进行面部识别、发情检测、跛行预警和采食行为分析。
结合土壤传感器和天气预报，通过优化算法或强化学习制定动态灌溉计划，实现节水与增产。
使用近红外光谱或高光谱图像结合机器学习，预测土壤有机质、含水量和质地等属性。
融合卫星遥感植被指数、气象数据和土壤信息，利用机器学习预估区域作物产量。
利用无人机和手机拍摄的作物图像，通过深度学习自动识别病虫害类型与严重程度。
应用深度学习处理基因组序列数据，实现遗传变异检测、致病性预测和基因功能注释。
学习利用卷积网络和 Transformer 从 DNA 序列特征预测基因表达水平，研究调控机制。
处理单细胞 RNA 测序数据，运用自编码器、图模型进行降维、细胞分群和发育轨迹推断。
基于氨基酸序列和三维结构信息，使用深度学习预测蛋白质之间是否结合及结合位点。
使用序列到序列模型或搜索算法，根据目标分子预测其可能的合成原料与反应路径，加速化学研发。
学习利用变分自编码器、生成对抗网络和强化学习，在化学空间中生成具有所需性质的新分子结构。
利用药物分子图和医学知识图谱，通过图神经网络预测联合用药时的不良相互作用，辅助临床安全用药。
构建基于医学知识图谱和文献检索的系统，辅助医生进行鉴别诊断和治疗方案推荐。
对电子病历中的自由文本进行命名实体识别（疾病、药品）、关系抽取和否定检测。
使用连续血糖监测数据通过 LSTM 或 Transformer 预测未来血糖曲线，辅助糖尿病患者管理。
利用光电容积脉搏波和心电图特征，通过深度学习实现无袖带、连续的血压监测。
学习处理脑电图信号，使用时空滤波和深度学习进行运动想象分类或癫痫发作检测。
使用 1D 卷积或 Transformer 对心电信号进行多类别心律失常自动分类，辅助临床决策。
处理可穿戴设备的 PPG、加速度计等传感器数据，实现步数、心率、睡眠和异常健康事件的自动分析。
分析用户的社交媒体发帖、语音特征或电子病历，建立模型辅助早期抑郁症风险筛查。
利用心率变异性、皮肤电等生理数据及手机使用行为，通过机器学习预测个体的压力水平。
训练遵循心理咨询原则（如动机访谈）的对话模型，实现共情倾听和引导式提问。