上海交通大学董芷伊团队研究成果

研究背景

董芷伊教授团队长期致力于智能算法与工业自动化领域研究，2023年发表多篇核心论文（文献1，文献2）。

关键技术

算法优化

• 提出基于深度强化学习的动态调度模型
• 创新性融合迁移学习技术（文献3）

硬件架构

组件	参数
处理器	ARM Cortex-X9
存储器	1TB NVMe SSD

实验结果

在工业仿真测试中实现：98.7%的任务完成率，响应时间缩短至0.03秒（对比传统系统提升40%）。

应用领域

适用于智能制造、智慧物流等场景，已与3家龙头企业达成合作（企业A，企业B，企业C）。

未来方向

计划拓展：边缘计算与量子算法融合应用（文献4）。