School Category
Entry ID
789
Participation Type/參賽類型
Team
Expected Stream/參賽組別
Stream 1: Identifying an educational problem and proposing a solution.
Participation Type/參賽類型
Team
School Name/學校名稱
佛山市南海区狮山石门高级中学
Team Name/參賽隊伍名:
shootcraft
Participant information (Team Members) / 參賽者信息（小組成員）
| Row ID | Full name in Chinese/中文全名 | Full name in English/英文全名 | Gender/性別 | Current Year of Study/目前就讀的年級 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 邓剑鹏 | dengjianpeng | Male/男性 | Grade 10 (Secondary 4)/中學十年級（中四） |
| 2 | 邓云键 | Yunjian Deng | Male/男性 | Grade 11 (Secondary 5)/中學十一年級（中五） |
| 3 | 梁与 | Yu Liang | Male/男性 | Grade 10 (Secondary 4)/中學十年級（中四） |
| 4 | 曾炫玮 | Zeng Xuanwei | Male/男性 | Grade 10 (Secondary 4)/中學十年級（中四） |
Full name of responsible teacher/負責老師全名
闫灵麟/李忠伟
Mobile phone number of teacher/手提電話
13590570069（闫灵麟）/13202957315（李忠伟）
Email address of teacher /電郵地址
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Project Information / 作品信息
Project Title/參賽作品名
运用pyTorch深度学习模型的树种识别平台
Use of Tool/運用工具
Generative AI Tools
Expected Stream/參賽組別
Stream 1: Identifying an educational problem and proposing a solution.
1) Please put forward a problem encountered in daily life related to School, Family, Community or Subject-learning, and clearly describe and explain how problems or needs affect life or learning. (No more than 200 words)/請提出一個日常生活遇到的與學校、家庭、社會或學科學習相關的問題，並清楚描述及解釋這問題或需要如何影響生活或學習。(不多於 200 字)
中学生普遍缺乏对植物的基本认知，校园常见绿植如桂花、玉兰常被误认，家庭阳台绿化多停留在观赏层面，社区植物标识系统缺失。这种"自然盲区"导致学生难以将生物课本知识与现实联结，例如分不清单子叶与双子叶植物特征，更遑论理解生态循环。长期脱离自然观察，不仅削弱科学探究能力，更使青少年错失通过植物认知培育生命责任感的机会，间接影响未来环境保护意识的形成。
2) Please describe the solution and how to use Artificial Intelligence, computational thinking and computer programming technology. (No more than 200 words)/請描述解決方案及當中如何使用人工智能、運算思維及電腦編程技術。(不多於 200 字)
该方案使用 PyTorch 实现图像分类，通过torchvision加载预训练的 ResNet18 模型，对模型最后一层进行微调以适配自定义数据集。数据增强提升模型泛化能力，交叉熵损失函数和 Adam 优化器训练模型，训练完成后保存模型参数。运用人工智能的迁移学习，通过计算思维将问题拆解为数据处理、模型构建与训练，以 Python 和 PyTorch 编程实现图像分类任务
3)Please explain why the proposed solution is the best solution. (No more than 200 words)/請解釋為何提議的解決方案是最好的方案。(不多於 200 字)
该解决方案具有显著优势：在技术选型上，借助 PyTorch 框架与 torchvision 库，充分利用 ResNet18 预训练模型的迁移学习能力，大幅减少训练时间与计算资源消耗；数据处理方面，精心设计的增强策略有效提升数据多样性，增强模型泛化性；训练环节采用 Adam 优化器与交叉熵损失函数，确保优化高效且收敛稳定；参数设置合理平衡训练速度与精度。整体代码结构清晰，兼具实用性与扩展性，能够快速落地并适应不同场景需求，是兼具高效性与可靠性的优质解决方案
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PIC
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