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龍圖騰網(wǎng)恭喜湘江實(shí)驗(yàn)室申請(qǐng)的專利一種面向干細(xì)胞生產(chǎn)制備的大模型推理方法及相關(guān)設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119783831B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510267380.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/04；該發(fā)明授權(quán)一種面向干細(xì)胞生產(chǎn)制備的大模型推理方法及相關(guān)設(shè)備是由梁偉;張春龍;黃少楓;黃作柳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-07向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種面向干細(xì)胞生產(chǎn)制備的大模型推理方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及傳感器數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種面向干細(xì)胞生產(chǎn)制備的大模型推理方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：獲取干細(xì)胞生產(chǎn)制備物聯(lián)網(wǎng)中當(dāng)前時(shí)刻的多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)；基于當(dāng)前時(shí)刻的所有傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建第一提示模板，并利用大模型對(duì)第一提示模板進(jìn)行推理，得到第一預(yù)測結(jié)果；當(dāng)當(dāng)前時(shí)刻的所有傳感器數(shù)據(jù)和第一預(yù)測結(jié)果滿足推理模式切換條件時(shí)，基于當(dāng)前時(shí)刻的所有傳感器數(shù)據(jù)和大模型的輸出格式構(gòu)建第二提示模板，并利用大模型對(duì)第二提示模板進(jìn)行推理，得到第二預(yù)測結(jié)果。本申請(qǐng)的方法能夠提高利用大模型推理對(duì)干細(xì)胞生產(chǎn)制備環(huán)境進(jìn)行異常檢測的時(shí)效性。

本發(fā)明授權(quán)一種面向干細(xì)胞生產(chǎn)制備的大模型推理方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向干細(xì)胞生產(chǎn)制備的大模型推理方法，其特征在于，包括：獲取干細(xì)胞生產(chǎn)制備物聯(lián)網(wǎng)中當(dāng)前時(shí)刻的多個(gè)傳感器的傳感器數(shù)據(jù)；基于當(dāng)前時(shí)刻的所有傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建第一提示模板，并利用大模型對(duì)所述第一提示模板進(jìn)行推理，得到第一預(yù)測結(jié)果；所述第一預(yù)測結(jié)果用于描述當(dāng)前時(shí)刻每個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)的檢測指標(biāo)是否異常，所述第一提示模板用于提示所述大模型對(duì)檢測指標(biāo)進(jìn)行異常檢測，利用所述大模型將第一提示模板中的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為第一高維向量表示，并對(duì)所述第一高維向量表示進(jìn)行上下文編碼再解碼，得到第一預(yù)測結(jié)果；當(dāng)所述當(dāng)前時(shí)刻的所有傳感器數(shù)據(jù)和所述第一預(yù)測結(jié)果滿足推理模式切換條件時(shí)，基于當(dāng)前時(shí)刻的所有傳感器數(shù)據(jù)和大模型的輸出格式構(gòu)建第二提示模板，并利用所述大模型對(duì)所述第二提示模板進(jìn)行推理，得到第二預(yù)測結(jié)果；所述第二預(yù)測結(jié)果用于描述未來時(shí)刻每個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)的檢測指標(biāo)的異常狀況，所述第二提示模板用于提示所述大模型對(duì)檢測指標(biāo)進(jìn)行異常狀況預(yù)測，利用所述大模型將第二提示模板中的內(nèi)容轉(zhuǎn)換為第二高維向量表示，并對(duì)所述第二高維向量表示進(jìn)行上下文編碼再解碼，得到第二預(yù)測結(jié)果。

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