摘要
本发明公开了基于大模型智能体的多模态数据融合方法及系统,属于人工智能、大数据处理以及智能体技术领域,本发明要解决的技术问题为如何利用大模型智能体有效整合文本、图像、语音等不同模态的数据,提升智能体的感知、认知以及决策能力,采用的技术方案为:数据采集与预处理:通过网络爬虫、API接口、摄像头及麦克风设备采集文本、图像及语音多种模态数据,并对采集的数据进行预处理,获取预处理后的多模态数据,确保数据质量;特征提取与映射:通过CNN及Transformer模型从预处理后的多模态数据中提取对应的各模态特征,将不同模态特征映射到同一空间,并将对齐后的特征进行组合,形成综合特征表示;多模态融合处理;智能决策与反馈。
技术关键词
数据融合方法
模态特征
注意力机制
决策融合技术
数据特征提取
多模态
麦克风设备
深度强化学习
文本
数据融合系统
预训练模型
语音
交互注意力
注意力模型
爬虫
融合策略
矩阵分解技术
图像
系统为您推荐了相关专利信息
特性测试方法
偏振光
偏振传输特性
马尔可夫链蒙特卡罗法
成像
深度学习混合模型
堵塞预测方法
冷却器
斯托克斯方程
变换器模块
多尺度融合网络
多模态特征
计步方法
融合特征
加权特征
设备状态监控方法
多模态数据融合
文本
交叉注意力机制
设备状态监控系统