基於自適應多模態大語言模型推理與元資料驅動緩解的邊緣雲優化施工安全智慧系統

創科方案 基於自適應多模態大語言模型推理與元資料驅動緩解的邊緣雲優化施工安全智慧系統
(編號: S-1942)
試驗項目
方案特點
  • 自適應多模態大語言模型推理
  • 元資料驅動的動態風險緩解
  • 邊緣-雲端協同關鍵性最佳化
  • 課程分層式AI訓練
  • 持續回饋優化
試驗應用及預期成果
  • 大型語言模型適配框架,基於係數變異機制和多階段課程學習策略,針對工地安全定製損失函數;
  • 混合邊緣雲計算範式,進行分階段分析以實現成本效益的資源利用;
  • 將鏈式思考提示與代理檢索增強生成框架相結合,轉變風險識別為根本原因推理和可行的緩解計劃;
  • 多階段時間序列分析框架,集成反饋和修正機制,增強場景自適應泛化和上下文意識。
附加方案資料 EMSD_mllm_20250610.pdf
方案提供者資料
方案提供者:人工智慧感知有限公司
地址:沙田香港科學園19W 507室
聯絡人:龐光漢
職位:首席執行官
電話:62208349
電子郵件: joeypong@aisense.cloud
網頁: https://aisense.cloud

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