1.  学术指导：提供学术研究方法、技术路线、理论框架等方面的指导和建议。

2. 项目规划：协助学生进行项目规划，包括项目进度安排、研究内容细化、预期成果等。

3. 资源协调：帮助与学生申请实验设备、资金支持、数据资源等相关物质的协调。

4. 成果审核：在项目实施过程中或完成后，对项目成果进行审核，确保项目按照预期目标实施。

5. 学术交流：推荐学生参加学术会议、研讨会等活动，扩大学生的学术视野

6. 心理支持：给予学生心理上的鼓励和支持，缓解研究过程中的压力和挫折。

本项目重点探索基于注意力记忆回放的多模态交叉解耦学习算法。在特征初步提取后引入双路注意力机制，通过缓解文本特征与图像特征在语义表征层面存在显著的模态不对齐现象，从而使得模型更全面地捕捉不同模态间的差异化表征。同时在每一轮交叉解耦过程中，算法将通过记忆回放技术将前一轮提取的特征与当前特征相结合，构建层次化的特征表示体系，从而显著提升了少样本学习在复杂场景下的泛化性能。这一研究不仅能够推动多模态少样本学习理论的发展，也为医疗诊断、工业质检等数据稀缺场景提供了新的技术思路，具有重要的理论价值和应用前景。