基于自适应多模态大语言模型推理与元资料驱动缓解的边缘云优化施工安全智慧系统

创科方案 基于自适应多模态大语言模型推理与元资料驱动缓解的边缘云优化施工安全智慧系统
(编号: S-1942)
试验项目
方案特点
  • 自适应多模态大语言模型推理
  • 元资料驱动的动态风险缓解
  • 边缘-云端协同关键性最佳化
  • 课程分层式AI训练
  • 持续回馈优化
试验应用及预期成果
  • 大型语言模型适配框架,基于系数变异机制和多阶段课程学习策略,针对工地安全定制损失函数;
  • 混合边缘云计算范式,进行分阶段分析以实现成本效益的资源利用;
  • 将链式思考提示与代理检索增强生成框架相结合,转变风险识别为根本原因推理和可行的缓解计划;
  • 多阶段时间序列分析框架,集成反馈和修正机制,增强场景自适应泛化和上下文意识。
附加方案资料 EMSD_mllm_20250610.pdf
方案提供者资料
方案提供者:人工智慧感知有限公司
地址:沙田香港科学园19W 507室
联络人:庞光汉
职位:首席执行官
电话:62208349
电子邮件: joeypong@aisense.cloud
网页: https://aisense.cloud

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