摘要
本发明公开了一种多模态AI交互式在线学习系统与方法,涉及数据处理技术领域,包括特征融合模块、跨模态对齐模块和决策预警模块;特征融合模块用于通过实时采集不同模态的数据表示特征,并结合数据间的关联信息实时进行多模态表示特征的拼接融合;跨模态对齐模块用于根据音频和图像信号实时计算不同模态的数据偏差,并根据数据偏差实时进行跨模态对齐调整;决策预警模块用于根据数据分布、场景和任务提前预测AI交互式在线学习决策是否异常。该多模态AI交互式在线学习系统与方法,将不同模态的数据进行有效融合,避免不同模态的数据在语义和时空上存在不对齐的情况,提高多模态AI交互式在线学习过程中的可靠性和稳定性。
技术关键词
在线学习系统
数据分布
多模态
决策
对齐模块
预警模块
场景特征
数据采集仪
监测单元
数据采集单元
偏差
音频
数值
跨模态数据
前馈神经网络
数据接收器
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音视频交互
音频特征
多模态
多层感知机
全局平均池化
智能匹配方法
知识图谱驱动
服务特征
感应电动机
多头注意力机制
桥梁裂缝
多模态数据融合
智能诊断系统
裂缝特征
多尺度特征