docs(presentation): 更新决赛答辩材料并简化演示入口

修订正式答辩材料的排版与展示入口，集中交付最新本地保存版本。

更新 22 张幻灯片的 PPTX，调整字体和文本框排版，并在封面加入系统展示图。
纳入本地导出的 22 页 PDF 静态稿；更新交付清单的文件大小与 SHA-256，删除已不对应新 PPTX 的旧构建来源。
将 README 链接文字简化为“观看完整演示”，移除材料介绍中的配音名称，保留原视频地址。

验证：PPTX ZIP 完整性与 PDF 可读性通过；14 项交付文件和冻结证据的 SHA-256 核对通过；README 25 处本地引用有效。此次仅更新材料和文档，没有重新运行训练或全套测试。

superInfer

面向云边端异构资源的可验证 DAG 调度系统

学习候选与专家规则协作，让每一次调度都有据可循。

superInfer 将任务依赖、异构算力与跨节点通信统一建模，通过候选生成、仿真验收和择优调度，输出可验证的完整执行计划。配套工作台连接场景构建、决策回放、批量评测与模型管理，支持从算法研究到系统演示的完整流程。

中国研究生操作系统开源创新大赛 · 赛题 #16 · Python · PyTorch · Flask + ECharts · MIT License

项目说明书 · 创新说明 · 演示视频 · 快速开始 · 实验结果

系统展示

superInfer 项目总览与完整系统展示，采用前端配色

项目总览界面展示图，采用前端配色。图中示例指标用于界面展示，当前冻结实验结果见下方实验结果。

调度回放

26 个任务在 6 个异构节点上的真实调度回放，显示正向收益与合法性验证

逐步查看任务状态、资源放置和甘特时间线。该验证集案例包含 26 个任务、6 个异构节点，最终计划通过合法性验证；相对 HEFT，完工时间从 14.6616 降至 10.0252，缩短 **31.62%**（仿真单位）。这是选定的优势案例，整体表现见五种子实验统计。

观看完整演示 · 查看原始回放 · 核对案例数据

项目特点

能力	实现方式
学习与专家候选互补	Transformer + PPO 生成多样化计划，与 PEFT、插入式 HEFT 等专家候选共同参与选择。
统一验收后择优	SafeSelector 验证完整计划并比较完工时间，默认纳入 HEFT 基线；保证范围是实际验收的候选池。
决策可以逐步解释	工作台展示任务动作、依赖等待、节点队列和调度时间线，并保留回放轨迹。
结果可以追溯复核	证据登记连接冻结报告、配置、模型 SHA 与原始结果；支持批量评测和同场景策略比较。

工程还提供 LocalImprove 局部改进、蒸馏 Top-K 候选排序、校准与分布检测、因果在线重调度，以及历史国产操作系统复现材料。各模块的实现和验证范围见完整工程说明。

DAG 任务图 + 异构资源
        ↓
学习候选 + 专家启发式候选
        ↓
完整计划验收与统一评分
        ↓
SafeSelector 择优
        ↓
合法执行计划 · 决策回放 · 可复核证据

文档与演示

材料	阅读内容
项目说明书 · PDF	项目概述、方法设计、工程实现与实验分析。
项目创新说明 · PDF	核心问题、方法机制、创新点与对应实验依据。
完整演示视频 · MP4	系统流程、真实回放、冻结实验结果与收益说明。
决赛现场演示 PPT · PPTX	答辩演示材料与动态回放。
成员分工及主要贡献说明 · PDF	团队成员分工与主要贡献。
人工智能及第三方工具使用声明 · PDF	工具使用与材料制作说明。

深入阅读：系统设计 · 评测方法 · 复现说明 · 操作系统兼容性 · 测试说明

快速开始

建议使用 Python 3.10 或更高版本，PyTorch 支持 CPU 运行。以下命令在仓库根目录执行：

git clone https://gitlink.org.cn/superfw/jysdqhxxdybdygjszyglddff.git
cd jysdqhxxdybdygjszyglddff
python -m pip install -e "./src[dev]"
python demo/start.py

浏览器打开 **http://localhost:5050**。从项目总览进入调度工作台，构建或选择场景，生成计划后查看决策回放；评测中心和模型中心提供策略对比与模型来源信息。

完整工程位于 src/。直接运行工程内脚本时，先进入该目录，例如：

cd src
python web/app.py

实验结果

当前冻结批次为 sched-ctx-v2：预声明训练种子 42–46，共同 microbatch 128，每个种子 300 次训练迭代。主组合为 safe[rlk_10+peft+heft_insertion]，默认保留 HEFT 基线。

主指标是逐场景 policy_makespan / HEFT_makespan 的均值，HEFT = 1.0，越低越好。表中标准差为五个训练种子之间的样本标准差。

场景划分	每个种子的场景数	完工时间比值均值 ± 标准差	相对 HEFT 降低
验证集 · val	200	0.932317 ± 0.000996	6.77%
测试集 · test	200	0.943289 ± 0.001609	5.67%
分布外 · OOD，40任务	100	0.932625 ± 0.001906	6.74%
CEED-100 v2 · public	60	0.962501 ± 0.000336	3.75%
CEED-100 v2 · hidden_val	20	0.973249 ± 0.002480	2.68%

保持同一启发式候选池、按相同种子与场景配对比较，加入 RL 后的相对完工时间缩短率在 val / test / OOD 上分别为 **2.354% / 1.926% / 1.074%**。这一增量与上表相对 HEFT 的整体改善使用不同分母。

证据登记 · 完整冻结报告 · 机器可读报告

系统展示的是仿真调度，尚未接入物理集群。裸 RL 在通信主导的迁移分布上仍有短板；历史国产操作系统复现使用旧模型，验证范围与本批五种子结果分别记录。

仓库结构

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├── README.md       项目入口
├── src/            完整工程、配置、模型与冻结结果
├── docs/           项目说明书、创新说明及其他正式 PDF
│   └── assets/     主页展示图与调度 GIF
├── presentation/   答辩 PPT 与完整演示视频
├── demo/           Web 启动入口、真实回放与 API 证据
└── tests/          当前测试套件与验证材料

测试与参与贡献

安装开发依赖后，从仓库根目录运行当前测试套件：

python -m pytest tests -q

欢迎通过仓库的 Issue 和合并请求反馈问题、完善文档或改进实现。复现问题时，请附运行环境、操作步骤、场景 ID、策略名称，以及相关模型或结果的标识，便于定位。

项目采用 MIT License。