3. 证明该架构可实现 93.6%的推理路径可解释性 和 <50ms的符号响应延迟（基于PyTorch/Lit的实现测试）| 多模态诊断推理| AUC vs 推理可追溯性评分| 知识图动态更新增强诊断逻辑|- 注意力增强的符号映射：通过Cross-Attention模块实现CNN特征与符号谓词的显式关联（见图2）2. 动态知识耦合困境：如何实现视觉推理过程中符号系统与神经网络的实时知识互馈？《人脑

结合当前火热的LLM（如GPT、Qwen）技术，聚焦Python生态工具（如Hugging Face Transformers、LangChain）；- 技术组合创新：异步编程（AsyncIO）+轻量级ML框架（如TensorFlow Lite）；1. 精准定位领域：确保每个标题覆盖独特的技术方向（如边缘计算、环保建模、法律自动化等）。- 结合Python在自动化中的非传统应用（如法律、财务领域）