开发具有压电性能的纳米材料，如压电陶瓷、半导体、聚合物等，利用其在外力作用下产生的电信号或自由基对肿瘤细胞或病原体进行直接或间接的杀伤，同时实现肿瘤成像和监测。

利用DNA自组装技术构建能够在血管内输送凝血酶的纳米机器人，实现对肿瘤血管的靶向阻塞，从而达到抑制肿瘤生长和转移的目的。

本课题旨在开发一种基于人工智能的肿瘤分子分型和药物敏感性预测模型，以实现肿瘤的精准诊断和个体化治疗。本课题将采用多种人工智能算法，如深度学习、图神经网络、强化学习等，结合多种数据源，如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、影像学等，构建肿瘤的分子特征表征和药物反应预测模型，并利用临床数据进行模型的验证和评估。

本课题旨在开发一种基于机器学习的高熵合金设计与性能预测方法，以实现高熵合金的快速筛选、优化和评价。以硬度、强度、韧性、耐腐蚀性等为目标性能，以Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni等为目标体系，进行高熵合金的设计与性能预测，并与实验数据进行对比和验证。