afem/output/qa_report.md

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