启迪实验室｜敏感环境建造智慧感控与人机协同-科创实践岗位招募

智能传感技术和AI的结合，可以在施工过程中进行实时监控，预测潜在风险，从而提前介入，防止事故的发生。这些技术的整合不仅可以提高了建设效率，还大幅度提升了建设质量和安全性，是未来建筑行业改革升级的重要方向。聚焦超大特大城市更新背景下的敏感环境建设，围绕工程场景下自主无人设备的数据融合治理与协同规划方法开展研究，针对多目标条件下的路径优化、工程决策和安全管理目标，基于智能物联网与分布式机器学习手段，旨…

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启迪实验室｜极限场景多模态智能研究团队-科创实践岗位招募

本团队专注于"极限场景"下的多模态智能系统研究，涵盖空天探测、轨道交通与自动驾驶等前沿应用领域，致力于在感知、推理、控制三个维度实现技术突破。 本团队开放以下三个研究方向的学生科研机会，每个方向均配备指导教师和研究资源支持。

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启迪实验室｜桥梁工程智慧运维实验室-科创实践岗位招募

面向人工智能前沿应用需求，聚焦深度学习神经网络模型的训练、优化与应用验证，围绕图像识别、时序数据分析、智能预测等典型任务，开展模型构建、数据处理、参数调优和结果分析等研究工作。项目将结合真实科研任务，探索卷积神经网络（CNN）、点云神经网络、Transformer等常见深度学习模型在不同场景中的性能表现，并通过实验比较不断提升模型的准确率、鲁棒性与泛化能力。 我国使用正交异性钢桥板的时间较短，但由于交通量和…

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启迪实验室｜人工智能天文大数据处理岗位招募

本项目旨在通过人工智能和机器学习技术，对天文多波段观测数据进行处理与分析，特别是对星系和活跃星系核（AGN）进行自动分类。项目依托LOFAR深场的大量高质量多波段数据，包括紫外、光学、红外及射电波段数据。学生将学习和实践以下内容：数据清洗与预处理：处理不同观测波段、不同仪器的数据；机器学习/深度学习分类：使用深度学习方法对星系和AGN进行分类；特征重要性分析：分析不同波段数据对分类模型的影响；数据可视化。

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启迪实验室｜桥梁无人机智能巡检-科创实践岗位招募

依托无人机倾斜摄影获取桥梁高精度三维模型，并结合已有病害识别成果，重点研究无语义三维模型与BrIM语义模型之间的几何匹配与语义映射方法，实现病害信息由三维空间向构件层级的自动归属与精准定位。在此基础上，构建统一的桥梁病害表达与编码体系，建立面向工程应用的病害数据库与知识规则，发展病害等级评估与描述自动生成方法，形成标准化、结构化的桥梁病害检测报告自动生成技术框架。进一步引入虚幻引擎构建虚拟仿真环境，…

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