本研究提出了一种新颖的轻量级多模态人工智能框架，旨在提高海洋多场景识别的精度。该框架结合图像数据、文本描述和分类向量，实验准确率达到98%，比之前最佳模型提升3.5%。此技术适用于资源受限平台，提供高性能的实时识别解决方案。

本文介绍了多种基于高光谱图像的目标检测和跟踪方法，包括轻量级学习框架、视频伪装目标检测和透明物体跟踪等技术，展示了在不同数据集上的优越性能，推动了相关领域的发展。

该研究介绍了图像质量评估数据集PIQ23，采用配对比较方法进行注释，证明语义信息可提升评估预测。提出了一种轻量级并行框架（LPF）用于盲目图像质量评估，结合自监督任务和失真感知质量回归网络（DaQRN），在多个基准数据集上表现优异，计算复杂性低，收敛速度快。

Extism是一个轻量级框架，使用WebAssembly构建，支持在各种设备上运行Wasm代码。它具有持久内存、安全的HTTP和计时器等实用程序。可用于构建插件系统、FaaS平台、代码生成器和网络应用程序。插件可以是有状态或无状态的，并且可以使用配置对象进行配置。

我们团队熟练掌握Java和轻量级Java框架，如Quarkus和Micronaut。使用GraalVM构建的Quarkus二进制文件满足低资源要求，具有快速启动时间和较小的镜像大小。虽然Go适合小型微服务，但我们团队在Java方面工作得非常好，拥有所有Java工具和团队知识。因此，我们认为使用Quarkus是足够的。