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方向一：公共交通智能优化与拥堵治理
—— 以智能优化解锁城市通行新格局，构建智能协同、绿色低碳、个性驱动的未来交通生态体系！
日益严重的交通拥堵问题，不仅降低了城市运行效率，更影响居民的出行体验和生活品质。尽管政府长期推行“公交优先”政策，但公共交通的便捷性、舒适度和准时率仍未达到人们的期望。解决这一问题迫切需要先进的数据分析和人工智能技术。
1. 公共交通服务评价体系
整合多种交通数据，综合衡量公交服务质量，助力交通正常和管理优化。
2. 交通拥堵演化规律
分析道路网络上的拥堵如何演化，并研究天气、事件等外部因素的影响，提升预测准确性并辅助交通管理。
3. 数据驱动公共交通优化
深度挖掘交通规律，构建数据驱动的优化框架，自动推理优调度策略，提升交通效率。
4. 优化公交专用车道的调度策略
通过智能算法合理分配专用车道资源，减少交通拥堵，提升公交车的准点率和运行效率。
方向二：4D航空轨迹数据分析与应用
—— 从亿万条航迹中解码天空秩序，让飞行更安全、更高效、更环保！
航空轨迹数据承载着丰富的信息，记录了每架飞机的飞行路径、速度、高度、时间及相关事件。深入挖掘这些数据，不仅能提升空域管理的精准度与安全性，还能为航班调度优化、环境保护、以及航空决策提供科学支持。
方向三：软件代码智能分析与优化
—— 探究前沿AI技术，洞见代码之复杂，保障软件之安全、可靠、高效！
- 代码漏洞检测：开发代码表征学习技术和智能安全分析工具，自动发现代码中的潜在漏洞，提高软件系统的安全性。
- 代码相似性检测：通过先进的代码比较技术，识别相似代码片段，对源码重用、抄袭及漏洞传递等进行检测。
- 代码攻击与保护策略：利用AI方法研究如何识别、预防和抵御针对软件代码的恶意攻击。
方向四：人工智能安全与应用
—— 开启AI防护结界，让模型无惧攻击、数据无忧泄露、系统无可撼动！
- 神经网络安全：探索图数据上的攻击与防御技术，包括模型萃取、对抗性图攻击、图神经网络的鲁棒性分析，及其在现实场景中的应用。
- 数据隐私保护：研究如何在保证AI模型性能的同时，利用差分隐私、联邦学习和加密计算等技术，防止数据泄露，提高数据安全性。
- 大模型安全：研究大模型在对抗攻击、隐私泄露、模型偏差等方面的安全挑战，并探索防护措施。
- AI系统安全评估与防御：构建AI安全评估体系，量化测量模型在真实环境中的安全性。
