• Multimodal Defect өкүлчүлүгү: көрүнгөн сүрөттөрдү, инфракызыл, LiDAR жана аба ырайы маалыматтарын бирдиктүү функция мейкиндигине кантип бириктирсе болот? Контрасттык окутуу изолятор жаракалары сыяктуу кемчиликтер үчүн кайчылаш сенсордук семантиканы тегиздей алабы?

• Динамикалык баалоо: реалдуу убакыт чөйрөсүнө (мисалы, шамалдын ылдамдыгы) жана тарыхый маалыматтарга негизделген кемчиликтердин босогосун кантип тууралоо керек? Биз тордун бузулуу коркунучу бар RL гипотезасын ойлоп жатабыз, анткени сыйлык адаптацияны 30% га жакшыртат.

• Ченемдик шайкештик: Өнөр жай стандарттарын (мисалы, DL/T 664-2021) моделдик чектөөлөргө кантип коддоо керек? Билим графигине негизделген кыймылдаткычтар 90%+ шайкештикти текшерүүнү автоматташтыра алабы?

• ew-Shot Жалпылоо: Генеративдик AI (мисалы, диффузиялык моделдер) F1 упайын 0,85ке көтөрүү үчүн сейрек кездешүүчү дефекттик маалыматтарды (мисалы, композиттик изолятордун сыныктары) синтездей алабы?

Predict the future

• Изилдөө долбоору төрт этапты камтыйт (28 ай):

• Multimodal Data Engine (0-8-айлар):

• Маалыматтарды чогултуу: 6 климаттык зона боюнча 20 000 км учкучсуз маалымат, 5 кемчиликтин түрү менен аннотацияланган.

• Алдын ала иштетүү: GPS дрейфти оңдоо үчүн мейкиндикти тегиздөө алгоритмдери.

• Гибриддик моделди иштеп чыгуу (9-18-айлар):

• Архитектура:

• Transformer кайчылаш көңүл буруу аркылуу кайчылаш модалдык синтез.

• Динамикалык тобокелдиктерди болжолдоо үчүн LSTM-GMM.

• API колдоо: GPT-4 өнөр жай стандарттарына шайкеш отчетторду түзөт.

• Талааны текшерүү (19-24-айлар):

• UHV линияларында Edge жайгаштыруу (жалган сигналдын ылдамдыгы ≤2%).

• Kappa ≥0,75 багытталган эксперттик баа.

• Стандартташтыруу (25-28-айлар):

• Динамикалык стандарттык жаңыртууларды иштетүү үчүн CSEE менен тармактык ак кагазды басып чыгарыңыз.