团队：三缺一等胡队
武汉理工大学 | 三缺一等胡队
作品名称：基于MindSpore的电力线缺陷检测系统
团队成员：段鹏飞（指导老师），任奕航，刘冉，王子阳
作品简介
本作品是一款面向电力巡检的“端-云-网”协同无人机智能检测系统，旨在解决传统巡检高延迟及微小缺陷易漏检的痛点。系统以搭载昇腾310B芯片的香橙派AI Pro为边缘算力底座，将重构后的RT-DETRv2算法深度适配至MindSpore框架，实现边缘端高效推理。
算法层面，引入Inner-IoU与分布焦点损失（DFL）提升微小目标定位精度，并采用可见光与红外热成像双模态像素级融合技术，同步捕捉物理破损与隐性热故障。结合“边缘小模型实时直出+云端Qwen-VL大模型复核”的协同策略，系统在保持26.13 FPS实时推理速度的同时，综合检测准确率达97.8%。
团队：再看一眼Loss就要爆炸队
福建师范大学 | 再看一眼Loss就要爆炸队
作品名称：基于昇腾910B与ModelEngine的WSI病理图像推理加速方案
团队成员：方禾（指导老师），石宇歆，陈淑萍，张弛张
作品简介
① 推理加速设计
本方案基于昇腾910B NPU与ModelEngine平台，面向WSI高吞吐特征提取和BACH高精度分类需求，设计了三级全链路加速策略：
(1) 知识蒸馏与模型压缩：以UNI大模型为教师模型，TinyViT-21M为学生模型进行特征级蒸馏，构建轻量级病理特征提取器。结合AMCT工具训练后量化与FP16混合精度策略，平衡压缩率与分类精度。
(2) 模型离线部署优化：将ViT原生Attention计算替换为适配torch_npu的昇腾原生融合算子，缓解访存瓶颈。通过TorchAir无损导出并基于OM工具链离线编译，开启全量图融合等优化，并利用AOE工具自动调优。
(3) 并行推理环境搭建：基于Python多进程搭建异步处理框架，解耦切片解码、预处理和NPU推理环节。设计双缓冲队列，使数据预处理与NPU推理并行，保障高吞吐场景下硬件高效运行。
② 数据自测说明及结果
测试环境：华为云ModelArts平台昇腾910B计算节点，基于ModelEngine框架验证。
核心性能：最优方案推理吞吐量达4,945 FPS，较FP32原生ViT基准提升近15倍，单Batch（128）推理延迟降至约24.8 ms。
团队：TeamABU2026
尼日利亚艾哈迈德·贝洛大学 | TeamABU2026
作品名称：ParaVision：边缘AI赋能，助力疟疾与肠道寄生虫精准检测与诊断
团队成员：Harunna Zaharudeen（指导老师），Ruqqayyah Hassan Labo，Grace Temitayo Olorunfemi，Khadija Khalid
作品简介
ParaVision融合人工智能、计算机视觉与边缘计算技术，可自动从血液和粪便显微图像中检测疟疾与肠道寄生虫。系统通过双USB显微镜采集图像，利用OpenCV预处理，并在华为Ascend 310B4处理器上，借助MindSpore Lite部署优化版YOLOv8与MobileNet模型，实现实时推理。
该系统基于openEuler操作系统完全离线运行，三分钟内即可完成检测与分类，并生成即时诊断报告，为资源匮乏地区提供可靠的现场快速诊断支持。平台支持多语言交互与报告自动生成，显著提升了跨医疗场景的适用性。
团队：Remarkably
新加坡国立大学 | Remarkably
作品名称：Remarkably：AI论文反馈平台
团队成员：WU HONGYU，AU YEUNG CHI HUNG JONATHAN，WU HONGYI
作品简介
Remarkably是一个AI驱动的评分平台，旨在帮助教师规模化提供详细、个性化的反馈。系统利用OCR、多语言NLP和计算机视觉技术，从语法、结构、连贯性和内容质量等维度评估手写及打印论文。进入中国市场后，华为相关技术为其可扩展部署、多语言评分及手写识别提供支持。华为云与ModelArts支持低延迟AI推理，并可针对不同学校的评分标准进行微调。
通过采用与MindSpore兼容并针对华为云优化的DeepSeek模型，系统支持中文作文评分及双语反馈，精准捕捉文化与语境差异。借助华为OCR技术，增强手写中文识别能力，支持纸质试卷直接批注。基于MindSpore的优化流程持续提升了识别准确率，旨在适配教师独特评分风格，有效减轻评分负担。