P-2026-02 FIG. 014 一条端到端流水线，把原始 HPAP snMultiome 数据整理成按供体、按细胞类型的 pseudobulk——将 ATAC 单细胞 1 bp 信号转成 600 kb 窗口的 HDF5 数组，把 RNA 计数转成 CP10K 归一化的 19,264 基因向量，覆盖 7 种细胞类型。通过 I/O 预取、锁页显存传输与向量化掩码，在保持数值一致的前提下把每轮训练加速 2–5 倍；用重置输出头的分阶段微调提升小数据泛化；并定位并修复了约 50 kb 的 TSS-bin 偏移 bug，改善可解释性。
§3.01 FIG. 015 研究大语言模型如何辅助共享出行系统的激励机制设计——包括拼车、公共交通激励与车辆共享。构建由 LLM 引导的工作流来生成并评估实用、可解释的激励策略，并探索如何将基于学习的方法与优化技术结合，用于数据驱动的交通激励设计。
§3.02 FIG. 016 针对传感器覆盖有限、季节性变化强的稀疏动态五大湖环境系统，研发 AI 引导的感知方法。构建可复现的工作流，覆盖数据接入、基线重建、不确定性量化与可视化；比较随机、网格与不确定性感知的传感器布点及自适应采样策略，产出热力图、不确定性图与布点建议，服务后续部署。
§3.03 FIG. 017 一个可组合的框架，通过蛋白编码 k-mer 分词把微生物基因组转成可解释、无参数的功能编码，既能接入经典统计，也能接入大型预训练序列模型（Evo、ESM、ProtT5）。以丰度加权的群落嵌入把各基因组的 k-mer 频谱聚合成定长的群落表型；并在高维、小样本的基因组数据上做防泄漏的特征工程与严谨的统计验证（置换检验、审慎的交叉验证）。
P-2026-03 FIG. 018 面向材料研究社区的交互式网页小程序（JavaScript 前端 + Python 后端），支持数据分析、整理与共享。用户可上传数据集，并用前沿模型、理论与数据拟合方法进行分析；与现有团队协作，构建符合 FAIR 数据原则的可复用分析模块与工作流模板。
§3.04 FIG. 019 在 Mars Asia 全球 IT 服务中心做 WeCom（企业微信）的全栈二次开发，用 JavaScript、Node.js 与 Vue.js 支撑企业内部沟通与工作流工具。参与 API 实现、界面开发、数据迁移与信息检索功能，并搭建自动化流程，保障系统迁移期间的业务连续性。