本发明涉及身心状态分析技术领域，具体为一种基于AI大模型的学生身心状态分析方法及系统，包括以下步骤：基于学生的行为记录、生理参数和环境变量，分析行为类型、时间戳和动作变化，计算间隔和切换速率，与生理波动和环境因素的温湿度、噪声变化整合，生成行为与生理参数关联矩阵。本发明中，通过实时分析环境和生理数据的变化，增加了监测的敏感性，使得干预措施更具针对性和时效性，通过设定阈值来筛选关键行为数据，强化了行为模型的适应性，此外，通过细致分析行为与生理的交互，精准识别关键行为节点，并优化节点网络，极大地提高了状态预测的准确度，有效支持了个性化的教育干预策略。

本公开提供了基于计算迁移和AI行为轨迹分析的隐私保护方法，涉及物联网隐私保护技术领域。该方法通过为目标数据绑定隐私标签，并在各个AI处理阶段生成AI行为轨迹指纹，对所述AI行为轨迹指纹与隐私标签进行匹配校验，从而实现终端设备、边缘节点及云端之间的动态访问控制与安全审计。一方面，通过加密传输与指纹校验机制，能有效防范数据在迁移过程中被窃取或篡改；另一方面，可选地将指纹和标签信息存储于区块链或联盟链侧链，以增强审计记录的防篡改性与分布式可信度。该方法适用于多种AI应用场景，能够减少越权调用与敏感信息泄露风险，提升了数据处理全过程的可追溯性与安全性。

本申请涉及网路安全技术领域，公开了基于AI的网络安全异常检测系统及方法，该系统包括依次通信连接的异常概率选择模块、动态异常特征生成模块和全数据异常检测模块。该方法与该系统对应。本申请，通过异常概率选择模块对日志数据和多种非日志数据分别计算异常概率并选取最大值作为动态异常概率，实现了从多维度数据中快速定位最具异常可能性的数据；动态异常特征生成模块依据动态异常概率对应的数据源进行特征提取，并与相应概率特征融合，有效整合了实时数据特征和历史经验特征；全数据异常检测模块匹配时间序列数据并组合成全数据进行检测，利用动态异常特征对全数据检测输出结果，从而全面且精准地实现了网络安全异常检测。

本发明属于机器人运动控制技术领域，涉及一种手术机器人的运动误差补偿方法及系统，对机械臂的各约束点以及末端点的实际运动数据进行采集并进行处理分析，对各约束点以及末端点的实际运动数据与标准运动数据进行比较，获取未在误差范围内的约束点和末端点；基于两个机械臂的约束点和末端点分别构建运动学模型，获取各约束点和末端点的实时误差补偿量；基于运动学模型对相应的机械臂的约束点和末端点相应的实时误差补偿量进行逆运动学求解获得逆运动学求解结果；将逆运动学求解结果转换为相应的控制命令，基于相应的控制命令执行相应的动作，缩小了机械臂实际动作与控制命令对应动作的差异，提升手术动作执行精度。

本发明公开了一种景区互动仿真机器人。所述机器人包括中央控制单元、无线通信单元、检测单元、执行单元、AI智能体、人机交互单元、存储单元和仿真人形态显示单元。检测单元包括双目摄像头和雷达，用于实时感知景区内的环境和游客。执行单元根据中央控制单元的指令调整景区内设备的运行状态。AI智能体基于大模型技术，能够分析检测单元的数据并生成控制指令，实现与游客的实时互动和个性化服务。仿真人形态显示单元通过机械结构实现仿真面部表情和肢体动作，为游客提供一个逼真的互动体验。该发明通过结合先进的AI技术和仿真机器人，为景区游客提供问询、导览、购票、拍照等一系列服务，提升了游客的整体体验和景区的管理效率。

本发明涉及机器人技术领域，具体的说是一种人工智能伦理风险与防范虚拟仿真方法、系统和机器人，S1：基于现有的巡检框架输入数据，输入多个人工智能巡检备选数据，其中伦理巡检框架输入数据含通用型基本运动方式以及若干基于不同场景的应急处理方式；S2：人工智能运行路径以及场景数据获取；S3：规则风险判断，将多个获取的场景数据通过多人工智能备选规则中人工智能伦理规则依次进行判断是否符合；通过数据收集元件能够快速采集和分析数据，及时发现并处理设备故障，提高巡检效率，机器人能够在昏暗、潮湿、有毒有害等恶劣环境下工作，降低人工巡检的风险。

本发明公开了基于改进DWA算法的定姿全向移动机器人局部路径规划方法，属于路径规划领域，包括，确定起始点和目标点；构建全向移动机器人的运动模型，并通过改进DWA算法确定全向移动机器人的局部路径；根据起始点和目标点，控制所述全向移动机器人进行移动，并在移动过程中，当出现障碍物时，根据运动模型，对所述全向移动机器人进行速度采样，根据局部路径和速度采样结果，得到规划路径；通过改进DWA算法对所述规划路径进行评价，基于评价结果，得到避障路径；根据避障路径对所述全向移动机器人进行避障移动，并在避障移动后，向所述目标点的方向进行移动，直到达到目标点，能够确保机器人既可以快速接近目标点，又能有效避开障碍物。

本公开提供一种基于虚拟现实的管廊巡检机器人系统及控制方法，属于机器人控制技术领域。该基于虚拟现实的管廊巡检机器人系统及控制方法包括：控制模块分别与环境感知模块、虚拟现实构建模块、显示模块和故障识别模块连接；环境感知模块用于采集管廊的环境信息；故障识别模块用于识别管廊中的故障信息；控制模块用于基于环境信息和故障信息确定目标显示数据；虚拟现实构建模块分别与环境感知模块和显示模块连接；虚拟现实构建模块用于基于环境信息和目标显示数据构建虚拟环境；显示模块用于对虚拟现实构建模块构建的虚拟环境进行显示。本公开能够解决现有的AI巡检机器人系统难以完全满足日益增长的复杂巡检需求的问题。

本发明公开了一种超声图像质量增强的智能优化方法，包括有以下步骤：通过超声成像设备获取原始超声图像；对获取的原始超声图像进行多级预处理；对进行多级预处理后的超声图像提取多尺度特征；经过多级预处理和多尺度特征提取的图像进行智能评分；在图像质量评分的指导下动态优化处理参数；识别并重点增强超声图像中的目标区域；将局部优化结果与全局图像进行融合；输出经过优化的超声图像及其对应的质量评分报告。本发明具有以下优点和效果：本发明提出的超声图像质量增强方法在技术上具有显著创新性，解决了现有技术中存在的超声图像质量问题，为临床诊断提供了更为高效、精准的辅助工具，具备广泛的应用前景和实用价值。

本申请涉及智能设备的健康监测与故障预测技术，尤其是涉及一种基于智能设备健康度分析的设备故障预测方法。该方法通过在智能设备内嵌入多种传感器，持续收集设备运行状态的数据，并通过边缘计算节点进行初步处理和异常值剔除。处理后的数据传输至云端服务器，利用深度神经网络、贝叶斯分类器和支持向量机等机器学习模型分析设备健康度趋势，识别潜在故障模式。根据分析结果，智能生成故障预测报告，并通过运维管理系统通知运维团队采取措施。此外，系统还包括历史故障数据库、评分体系和在线评审小组等功能模块，确保预测的准确性和可靠性，提高了设备维护效率和安全性。