以下是一些项目报告样本！
帝国理工 Computing 博士面试演示文稿，介绍云边协同AI推理方向的研究兴趣。 涵盖隐私感知的推理路由、异构边缘设备上的分布式大模型部署、以及资源受限环境下的系统级优化。
评估 LLMs（如 GPT-4o、LLaMA-3.3）在经典博弈中的表现，包括 Prisoner’s Dilemma、Ultimatum Game 和 Public Goods Game。 我们提出了一种多智能体路由框架 PRIME-Router，可在重复交互中提升策略适应性和角色一致性。
Shield-MPPI 将基于采样的规划与通过 Control Barrier Functions (CBFs) 实现的安全保障相结合，在 F1TENTH 平台上实现了实时、鲁棒的自主赛车轨迹生成。该系统集成了基于 EKF 的跟踪、Spline 规避规划和模块化 ROS2 架构，以确保动态赛车条件下的安全性。
本科毕业论文提出了一种面向太阳能供电 IoT 网络的两阶段优化框架，重点研究动态任务分配和能量感知的函数配置。开发了 MILP 基准测试和基于 GMM 增强的 Receding Horizon Control 算法，以提升效率并适应波动的能量和计算条件。