作为人工智能学院的大二学生，这个实践学期对我而言，是一场从理论到实践的深度蜕变。我们负责的实践项目为“居家养老嗅觉检测系统”，这四周的小学期，让我真切感受到学校“1321”办学特色里“1”的深刻内涵——它像一条纽带，将课本上的卷积神经网络、大数据分析等知识与真实的养老场景紧密相连，更让“教育创造学生价值”这一理念变得可触可感。

学院把这次的实践项目打造成了一个贴近真实的科研场，采用企业化管理模式。每天的日报和每周的项目汇报，时刻提醒着我们不能懈怠。每天晨会，指导老师总能精准地指出问题，“这个传感器的精度能满足养老院夜间监测的需求吗？”在这样的追问下，促使我们不断去完善方案。每周的“投资人模拟评审会”更是充满挑战，评委老师曾指着我们最初的方案说：“‘可能有用’可说服不了养老院的爷爷奶奶们。”也就是从那时起，我意识到必须用实实在在的数据说话。作为项目的统筹者，我带领团队拿着MQ-2烟雾传感器（响应时间≤3秒）、MQ-5燃气传感器（200-10000ppm）检测范围等实测数据，去证明我们的系统是真正能守护老人安全的。

项目研发过程中，难题不断涌现。其中，解决温湿度对传感器精度的干扰是最棘手的问题之一。记得有一天雨夜，硬件组的同学拿着STM32开发板在实验室，显示屏上甲醛数值波动剧烈，费加罗传感器受湿度影响很大。面对这一状况，我迅速组织算法组和硬件组的同学展开讨论。我们一起在开源社区查阅了大量资料，当算法组的同学提出用卡尔曼滤波来解决时，我当即拍板尝试，大家齐心协力，当看到滤波后的曲线平稳下来，窗外的天已经泛白。那一刻，我深刻体会到前两年课本里“递归估计”知识的实际意义，也更加坚信团队的力量。

团队协作中的点点滴滴都让我难忘。为了让LoRa组网的响应延迟控制在8.7秒以内，以适应养老院多楼宇的布局要求，软件组和硬件组的同学相互配合，反复测试调整。在设计3D打印外壳时，大家对着3D建模软件一次次修改开孔位置，直到第11版，侧面的圆形探头孔才刚好露出MQ-135的检测端。

当第一次在智慧养老平台的可视化大屏上看到监测出的养老院的实时数据流，厨房的MQ-5数值稳定在300ppm，活动室的TVOC曲线在安全阈值内浮动，模拟甲醛超标时，报警系统的红色弹窗精准弹出，我真切地感受到了团队努力的价值。算法组的同学曾说“LSTM模型要学的不只是数据规律，更是老人的呼吸节奏”，此刻我深深理解了这句话的含义。

现在再翻开课本，每个知识点都连着真实的应用场景——“传感器融合”不再是抽象的术语、“低功耗设计”也不是参数表上的数字，这大概就是实践学期最珍贵的馈赠。

这场在试错中前行的实践，让算法不再是冰冷的公式，而是有温度的解决方案。这个实践学期让我明白，技术并非冰冷的公式，而是有温度的解决方案。未来的路还很长，但这段经历会一直激励我。人工智能的终极意义，是让技术充满温度和力量，为人们的生活带来更多安全感和幸福感。