本发明涉及交互领域，具体是一种基于AI分析的医疗信息交互终端以及交互方法，通过对请求语音信息进行目标音频特征提取和文字提取，然后对其目标音频特征与参考音频特征进行差异化计算，以消除个人发声特征带来的情绪识别影响。然后利用AI模型来对参考音频特征进行情绪分析，结合文字中提取的情绪实体，得到准确的情绪识别结果。然后基于情绪分析结果以及提取的关键实体，确定采用哪种交互方式。在病人或者家属情绪稳定，意图为问询时，采用问答模板或者语言大模型的方式来进行回应。在病人或者家属情绪不稳定或者意图请求时，将请求语音信息转发至对应医护人员。既能帮助医护人员减少回应，又能避免采用单一问答机器人导致的医患矛盾激发。

本发明公开了一种基于AI技术的数字信息传输共享运维平台，涉及数字信息传输技术领域，该平台的组成部分包括：数据采集模块、AI智能分析模块、频谱动态调配模块、数据分级与传输优化模块、存储适配模块，本发明优化了频谱资源利用效率与传输稳定性，通过AI实时频谱感知与动态频率分配技术，平台能够实时精准掌握频谱使用状况，在面对复杂多变的无线环境时，平台可迅速识别空闲频谱，为不同业务动态分配最优频率，避免频谱拥堵与干扰，这不仅保障了对带宽与时延敏感业务的流畅性，降低传输中断风险。

本申请属于自然语言模型技术领域，提供了基于大数据AI的电力审计知识智能问答方法及系统，针对不同用户的不同问答习惯、行文方式、问答目的等，通过反馈识别模型识别用户对回复的满意度，进而通过预提取模型和实体生成模型、关系生成模型构建了单向的三级问答网络，有利于灵活调整单个问答会话对计算资源的占用，提高问答精准度和效率。

本发明公开了一种基于AI训练平台的多模态数据增强方法和系统，属于多模态数据处理技术领域，该方法的实现包括：首先，在AI训练平台上开发多模态数据融合管道，通过数据采集模块收集不同模态的数据进行预处理；在预处理阶段，利用多模态数据融合管道对来自不同模态的数据进行特征提取，并在特定层次进行联合建模；然后，采用数据增强管道自动生成高质量的合成数据；最后，开发多模态深度学习管道，以充分学习和理解不同模态数据的深层次特征。本发明解决现有技术中因单一模态数据导致模型学习偏向性的问题，提高了模型的泛化能力和数据处理效率，同时为AI训练平台用户简化了多模态数据任务的处理难度，具有重要应用价值。

本发明提供基于直乙镜图像的AI分析方法及系统，涉及AI技术领域，包括利用预训练的深度卷积神经网络提取直乙镜图像的多尺度特征，并通过自适应特征权重分配模块进行特征融合。利用双分支检测网络对融合后的特征图进行病变区域检测，并对检测到的病变区域进行分类。基于连续直乙镜图像序列进行三维重建，将检测结果映射至三维模型中，实现病变区域的精确定位和三维可视化，并记录其三维坐标位置信息。本发明能够提高直乙镜图像分析的准确性和效率，辅助医生进行诊断。

本发明公开了一种基于AI大模型的人机协作对话策略及动态建模系统，通过提示语、引导词、模拟角色机制、动态反馈模块和逻辑流程化设计，支持领域专家模式和跨领域适配功能，有效调用AI大模型的思考力资源，实现对复杂问题的智能化解决。本发明创新点在于利用管理思想的逻辑流程、专业术语语义锚点和AI动态引导机制，结合自然语言与软件语言的高效适配，推动人机协作效率提升。其高度灵活性与可复制性使用户能够针对特定领域需求快速生成精准解决方案，显著提高社会脑力劳动生产力。本发明广泛应用于教育、医疗、企业管理和分析等领域，为智能化决策提供高效支持，推动社会生产模式向更高效、更普惠的方向变革。

本发明涉及一种基于AI视觉辅助的配网无人机航线自适应生成系统。该系统包括服务器、主无人机和副无人机。服务器由运算单元和控制单元组成，运算单元用于执行自适应算法，接收并分析无人机的状态数据，以生成控制策略并发送控制指令；控制单元则负责将这些指令传输给无人机。主无人机按预设航线执行电力巡检任务，采集电力设备的图像数据并传输至服务器；副无人机在主无人机周围伴飞，采集其姿态和动作数据，并将数据传输至服务器。主无人机和副无人机分别生成主记录Sa和副记录Sb，服务器将其整合为总记录S，并由运算单元采用演员‑评论家算法进行分析和优化，生成自适应策略以优化无人机航线。

本申请实施例提供一种基于AI自适应识别和区块链的多因素安全认证方法及装置，通过采集用户生物特征、行为数据和设备信息，分别利用卷积神经网络和长短时记忆网络提取静态和动态特征。创新性地构建特征融合网络，引入注意力机制对不同特征进行动态权重分配和融合，并基于用户行为基线模型进行特征校正。同时部署区块链网络和智能合约，实现认证数据的可信存储和风险等级评估。该方法突破了传统单一认证的局限，实现了安全性和用户体验的有效平衡，为身份认证领域提供了先进的技术方案。

本发明属于消防数据处理领域，尤其涉及一种用于消防领域的AI智能处理数据方法，该方法首先通过收集消防多领域多源数据，构建消防多关联知识图谱；其次，采用配置的多输入意图推理模型解析用户输入的语义信息和场景背景并确定主‑协同知识子图谱；第三，构建多图谱联合推理模型，将主‑协同知识子图谱与用户输入语义信息融合，生成用户消防需求预案集，并通过构建最优推理搜索路径和推理逼近损失函数不断优化模型性能；最终，根据实时用户输入和场景特征空间，利用训练好的多图谱联合推理模型快速生成用户定制化的消防需求预案，并将这些信息反馈至消防多关联知识图谱中，实现知识的持续更新与积累，为消防领域的智能化决策提供有力支持。

本发明涉及到大数据、数据安全的技术领域，具体为云边协同与AI融合的数据分类分级方法、系统及存储介质，发明将云计算和边缘计算相结合，利用AI技术进行数据分类分级，实现了数据的快速处理和高效分析；针对结构化数据和非结构化数据，发明采用不同的识别和处理方法，包括正则表达式、关键字匹配、字典匹配、神经网络和自然语言处理等算法模型；特别地，发明利用神经网络和自然语言处理技术结合无监督学习和半监督学习方法分阶段来实现非结构化数据的自动分类分级方法，通过云边协同机制，能够在边缘层进行快速的数据处理和响应，同时利用云层的强大计算能力进行深度分析和模型训练。