摘要
本发明公开了一种支持元宇宙多模态交互的AI智慧训练平台及方法,涉及人工智能技术领域,包括以下步骤:将用户行为信息转换为多模块交互数据;基于深度学习模型对所述用户行为数据进行实时处理与分析,并进行用户与平台之间的交互,并分析交互过程中的模型性能;根据用户行为信息预测用户需求,并通过持续优化算法自动调整平台的交互策略,并基于莫格模型获取交互过程中的用户反馈;基于模糊推理评估多模态交互效果,并根据多模态交互效果及时调整平台的响应模式,确保平台性能的持续优化。解决了现有技术中交互方式单一和缺乏有效的智能训练机制问题,通过多模态交互与AI智能训练相结合,为用户提供个性化、智能化的元宇宙体验。
技术关键词
多模态交互
深度学习模型
手势特征
平台
预测用户需求
模糊推理
多模态数据采集
卷积神经网络深度学习
策略
协同过滤推荐算法
模糊集合
数据处理模块
模糊规则
多模块
特征提取算法
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模式
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