1.教育领域算法开发
设计并实现个性化学习路径推荐、知识图谱构建、学习效果预测等算法
开发自然语言处理（NLP）技术应用于智能辅导系统（如自动批改、问答系统）
结合多模态数据（文本/音频/视频）优化教育场景下的行为分析与反馈模型

2.疾病预警与健康干预
实现基于心率/血氧时序数据的慢性病（如COPD、心衰）急性发作预测模型
开发个性化运动/康复方案推荐算法，结合用户生理指标动态调整强度
优化低血氧（SpO2<90%）快速识别与报警机制，满足家用医疗设备需求
3.心理领域算法研究
实现情绪识别、压力检测或心理健康状态评估模型（融合语音/文本/生理信号）
开发基于认知行为理论的干预方案生成算法
优化心理测评量表的自动化分析与报告生成技术
4.跨领域技术整合
探索教育、健康、心理数据的融合应用（如通过学习行为预测心理健康风险）
推动算法在真实场景中的落地，与产品、医学、教育专家协作优化模型