具体研究方向：
1) 卷积神经网络（CNN）
A — 可视化安全与入侵检测（屏幕/界面/视频）
B — 文档/代码图像化特征提取（代码镜像、白板拍照）
2) 循环神经网络 / 时序模型（RNN / LSTM / GRU / TCN）
A — 网络流量时序预测与异常检测
B — 用户行为序列建模与智能推荐
3) 图神经网络（GNN）
A — 知识图谱增强的问答与语义搜索（企业知识管理）
B — 软件依赖与漏洞传播建模（安全评估）
4) Transformer / 自注意力模型
A — 大规模代码理解与自动化重构（Code intelligence）
B — 长文档 / 日志的异常摘要与根因分析（运维智能）
5) 自监督学习（Self-Supervised）
A — 未标注代码/日志的大规模预训练（迁移到少标签任务）
B — 跨模态（日志 ↔ 指标 ↔ 文档）自监督对齐表示
6) 生成对抗网络（GAN）
A — 对抗样本生成与鲁棒性测试（安全评估）
B — 稀缺数据合成（少样本领域：新设备/新语言）
team已有信息技术结合AI深度学习的完整学习路径和idea，感兴趣的可戳！
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1) 卷积神经网络（CNN）
A — 可视化安全与入侵检测（屏幕/界面/视频）
B — 文档/代码图像化特征提取（代码镜像、白板拍照）
2) 循环神经网络 / 时序模型（RNN / LSTM / GRU / TCN）
A — 网络流量时序预测与异常检测
B — 用户行为序列建模与智能推荐
3) 图神经网络（GNN）
A — 知识图谱增强的问答与语义搜索（企业知识管理）
B — 软件依赖与漏洞传播建模（安全评估）
4) Transformer / 自注意力模型
A — 大规模代码理解与自动化重构（Code intelligence）
B — 长文档 / 日志的异常摘要与根因分析（运维智能）
5) 自监督学习（Self-Supervised）
A — 未标注代码/日志的大规模预训练（迁移到少标签任务）
B — 跨模态（日志 ↔ 指标 ↔ 文档）自监督对齐表示
6) 生成对抗网络（GAN）
A — 对抗样本生成与鲁棒性测试（安全评估）
B — 稀缺数据合成（少样本领域：新设备/新语言）
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