文心守护”不仅仅是一个比赛项目，更是我对科技向善的一次探索。通过毫米波雷达保护隐私，通过文心智能体提供关怀，我们试图用技术填补独居老人内心的空缺。未来，我计划引入更多的环境传感器，并尝试在边缘端部署轻量级 LLM，让守护永不掉线。如果你也对AIoT + 大模型感兴趣，欢迎 Fork 项目，我们一起为老人做点实事！

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而启发式搜索方法则是一种根据问题的特性和目标状态的位置来指导搜索方向的搜索方法，它通过一些启发函数或启发规则来评估每个可能的移动，并选择最有希望达到目标状态的移动。最优性原理是动态规划的一个重要概念。具体来说，如果一个问题的最优解包含了子问题的最优解，那么我们可以在求解问题时利用这个性质，将问题分解为子问题，并利用子问题的最优解递推出原问题的最优解。相比之下，使用低估启发式值的分支定界法可能会错过

DFS-ID使用深度优先搜索的思想，通过增加深度限制的方式逐渐扩展搜索范围，从而在空间有限的情况下完成搜索。BFS适用于需要找到最短路径的情况，DFS适用于空间有限但不关心最短路径的情况，而DFS-ID则在空间受限的情况下，通过迭代加深的方式探索更深的节点。DFS-ID具有完备性和较低的空间复杂度，但在搜索空间较大且没有深度限制的情况下，仍然可能无法找到最优解。2.排序和优先级：回溯法可以通过在生

Datawhale 暑假第三期夏令营

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而启发式搜索方法则是一种根据问题的特性和目标状态的位置来指导搜索方向的搜索方法，它通过一些启发函数或启发规则来评估每个可能的移动，并选择最有希望达到目标状态的移动。最优性原理是动态规划的一个重要概念。具体来说，如果一个问题的最优解包含了子问题的最优解，那么我们可以在求解问题时利用这个性质，将问题分解为子问题，并利用子问题的最优解递推出原问题的最优解。相比之下，使用低估启发式值的分支定界法可能会错过