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。

本文介绍了一个轻量级框架，用于学习单一行走控制器在多种地形上实现行走。该框架基于扩散模型的实时机器人控制器，具有良好的泛化能力。与在线学习相比，该控制器通过离线数据进行学习，具有更好的可扩展性和简单性。在仿真中展示了该控制器在双足机器人模型上的优势。

本研究提出了一种新的轻量级框架SSL-TTS，通过自监督学习特征和检索方法，实现简单而稳健的多说话人合成，适合低资源领域和语言的多说话人TTS系统开发。

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。