图解强化学习 |手算Actor-Critic
Actor-Critic是一种融合策略优化（Actor）与价值评估（Critic）的强化学习算法：Actor负责选动作，Critic实时打分（如TD误差），实现单步更新、低方差、高效率，兼顾离散/连续动作空间。（239字）
图解强化学习 |手算DDPG
DDPG（深度确定性策略梯度）是一种面向连续动作空间的Actor-Critic强化学习算法。它采用4网络结构（Actor/Critic及其对应目标网络），结合经验回放与软更新，通过确定性策略梯度优化策略，广泛应用于机器人控制、自动驾驶等场景。（239字）
AR 工业巡检技术详解与企业推荐
AR工业巡检融合增强现实与物联网技术，通过空间定位、虚实叠加、远程协同，实现设备巡检可视化、标准化、智能化。显著提升效率30%-50%，降低误检率与培训成本，已广泛应用于电力、石化、轨交等领域。（239字）
少儿AI英语阅读APP的开发
这是一款专为K12儿童设计的AI英语阅读APP，以“被动读”变“主动玩”为核心理念。融合AI伴读、音素点读、宽容纠音、角色扮演、AR绘本等游戏化功能；支持自适应分级、兴趣推荐与AIGC定制绘本；家长端提供可视化学情报告与隐私保护。全程适配儿童语音与注意力特点。（239字）
端侧AI在工业AR终端上的部署实践：模型轻量化与MNN推理优化
本文针对工业AR终端（八核/3GB/Android）离线AI部署难题，提出轻量化（知识蒸馏+INT8量化+通道剪枝）与推理优化（MNN引擎、流水线并行、内存复用）方案。实测三模型总大小仅12MB，端到端延迟178ms，内存占用降低70%，续航影响可控，已落地电力巡检与化工安全场景。（239字）
