🔹项目简介

希望开发一个基于固定界面环境的智能分析与策略辅助系统。系统需能在实时图像输入下，识别界面元素、提取状态信息，并基于模型或规则实现智能化的策略输出。

项目目标包括：

实时识别与状态重构；

策略决策模块（可基于强化学习或启发式算法）；

模块化结构，可移动端或PC部署；

后期可扩展至多种场景的智能博弈策略研究。

🔹技术方向要求

熟悉 强化学习（PPO / DQN / AlphaZero） 或搜索策略算法；

精通 Python / C++，具备高性能算法实现能力；

有 博弈类AI、棋类AI、卡牌策略AI 经验优先；

熟悉 图像识别 / OCR / OpenCV / YOLO 等前端识别技术；

能独立完成 数据标注、模型训练、策略验证与集成；

有算法优化或移动端部署经验者优先。

🔹开发周期与预算

开发周期：40天左右，可分阶段验收（识别模块 → 策略模块 → 集成）

预算区间：￥20,000+
（根据能力与工作量调整，首阶段可试合作后再追加）

🔹合作方式

远程协作

可签阶段合同、按模块结算

需签保密协议（NDA）

🔹补充说明

项目偏研究与算法方向，涉及智能决策、状态识别与AI策略优化。
适合在强化学习、博弈AI或算法工程方面具备深入经验的工程师。

请在投递时附上：

过往AI项目案例（尤其是博弈、策略或RL方向）

主要技术栈与可投入周期

核心思路或demo链接（如有）