1

全维度指标评估 对选题的创新新颖度、技术前沿性、社会价值、文献支撑度、实践可行性等关键指标进行量化评分与等级评定，清晰呈现选题优势与短板。

2

风险诊断与规避建议 智能识别选题可能面临的数据壁垒、方法冲突、伦理合规等潜在风险，并提供针对性解决方案，如采用联邦学习突破数据限制、设计兼容框架协调传统方法与AI模型等。

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趋势与学科分析 结合动态趋势预测与跨学科关联网络，分析选题的发展前景及与相关学科的交叉融合潜力，为扩展研究方向提供参考。