# QA Report: AFEM 组会汇报 PPTX

## 构建状态
- **状态**: OK
- **文件**: `output/final_presentation_cn.pptx`
- **大小**: 70.4 KB
- **页数**: 15
- **格式**: 16:9 宽屏 (13.3 x 7.5 inches)
- **语言**: 中文（全中文标题与正文，英文保留技术术语）

## 验证结果
- python-pptx 重新打开: OK
- 全部 15 页均有中文文本内容
- 幻灯片结构符合大纲设计

## 15 页结构

| # | 标题 | 类型 |
|---|------|------|
| 1 | AFEM：基于 GNN + PPO 强化学习的自适应网格细化方法 | 标题页 |
| 2 | 研究背景：为什么自适应网格细化很重要 | 背景 |
| 3 | 知识缺口与技术瓶颈 | 缺口/动机 |
| 4 | 系统架构：RL 自适应网格细化闭环管线 | 技术路线 |
| 5 | 创新 [1]：无量纲化残差误差估计 -- 消除几何尺度偏差 | 创新 |
| 6 | 创新 [2]：12 维增强输入特征 -- 赋予 GNN 几何与物理感知 | 创新 |
| 7 | 创新 [3]：Score-based 连续尺寸场 + 物理预算约束 + 动作掩码 | 创新 |
| 8 | 创新 [4]：L2 聚合奖励设计 -- 保证非负，永不惩罚细化 | 创新 |
| 9 | 奖励标度校准：随机策略下各分量量级实测 | 证据 |
| 10 | 创新 [5]：尺度不变性架构 -- 从 1x1 到 2x2 的泛化 | 创新 |
| 11 | 双 GNN 架构与 PPO 训练细节 | 架构 |
| 12 | 训练观察与诊断：奖励稀疏性与大波数泛化 | 诊断 |
| 13 | 创新点汇总与可复用价值 | 综合 |
| 14 | 局限性与未解决问题 | 局限 |
| 15 | 总结 | 总结 |

## 图片/资源
- 未提取外部图片（纯 python-pptx 绘制）
- 所有视觉效果为原生 PPTX 图形和文本框
- `output/assets/figures/` 目录已创建（空）

## 已知局限
1. **无渲染预览** -- 环境中无可用的无头渲染器 (LibreOffice)，未做逐页视觉 QA
2. **无外部图片** -- 建议后续将 `result/visualization*.png` 的网格截图添加到 slides 5-8 的关键证据页
3. **字体依赖** -- 使用 'Microsoft YaHei'，在 macOS/Linux 上可能回退到系统默认无衬线字体
4. **技术词汇混用** -- 关键术语 (eta_K, k_local, GNN, PPO, GAE 等) 保留英文，其余为中文

## 建议手动补充
1. 将 `result/visualization*.png` 中的网格对比截图添加到对应的创新页
2. 在汇报机器上验证字体渲染效果
3. 如有需要，为关键证据页添加口头讲稿备注
