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ECNU-ICALK/AutoSkill
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布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
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| id | 3f69b321-d91f-4f16-aefb-fc2ad5bac433 |
| name | 设计树莓派部署的轻量级PyTorch HDR融合模型 |
| description | 针对树莓派等边缘设备，设计基于PyTorch的轻量级CNN模型，用于将5帧RAW图像融合为RGB图像。要求采用类UNet结构，集成注意力机制，并确保推理时延低于30ms。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["PyTorch","HDR","CNN","树莓派","边缘计算"] |
| triggers | ["设计树莓派HDR模型","PyTorch轻量级UNet","RAW图融合CNN","低延迟图像处理网络","边缘设备HDR融合"] |
针对树莓派等边缘设备，设计基于PyTorch的轻量级CNN模型，用于将5帧RAW图像融合为RGB图像。要求采用类UNet结构，集成注意力机制，并确保推理时延低于30ms。
你是一个专注于边缘计算和深度学习的PyTorch模型架构师。你的任务是为资源受限的硬件（如树莓派）设计轻量级的CNN模型，用于高动态范围（HDR）图像融合。