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回答：根据病害光谱与生理特征将连续波段划分为若干Tile组，每组Tile独立编码光谱响应，融合时重建全波段特征并引入作物生理模型约束，提升病害识别与参数反演精度。...
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回答：训练时从简单分布Tile逐步过渡到复杂分布Tile，并依据Tile难度动态采样，让模型先掌握基础局部特征再攻克困难案例，可提升收敛速度与最终精度。...
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回答：抽象硬件接口层同时调度GPU、FPGA、NPU处理不同Tile，依据Tile计算特性与能耗约束智能分配，融合层统一结果格式，发挥各类加速器优势。...
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回答：按行列Tile保留文字与装饰元素位置，推理后结合版面结构恢复网络重建原文顺序与层级，并优化阅读顺序与视觉流线，提升古文数字化的版面还原质量。...
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回答：将Tile划分与分配建模为MDP，奖励函数综合延迟、精度、能耗，训练智能体实时调整策略，并结合负载预测提前迁移Tile任务，适应多变负载。...
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回答：提供统一数据集、指标与硬件抽象接口，支持GPU/CPU/NPU等不同平台上Tile推理的横向性能与精度对比，便于硬件选型与算法优化。...
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回答：将多源气象与遥感数据按Tile分析沙尘浓度与移动趋势，融合时结合大气动力学模型生成高精度时空预测图，为交通与农业防护提供决策支持。...
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回答：将Tile视作图节点，边权由语义相似性与空间邻接关系决定，通过RGNN与因果推理模块联合建模，提升场景图生成与关系抽取的因果一致性。...
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回答：为夜间Tile设计联合去噪、去雾、亮度增强的多任务网络，并在推理时融合红外Tile特征，可显著提升暗区目标检测率与定位精度。...
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回答：对每块Tile预测分布进行漂移检测，发现漂移时自动加载校准参数或切换模型分支，防止异常输入破坏整体输出稳定性。...
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回答：设计多风格融合控制器为不同模态Tile生成风格编码，并在融合阶段进行跨模态风格映射与一致性正则化，确保生成内容风格统一且细节逼真。...
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回答：根据Tile复杂度动态激活专家，并从迁移专家库中加载预训练专家参数，减少冷启动开销，可在保持精度的前提下降低40%以上能耗。...