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回答：将Tile数据按脉动阵列（Systolic Array）的节奏切分并流水加载，使计算单元在固定周期内完成乘加并传递给下一单元，减少数据停顿与内存访问次数，可在AI加速芯片上显著提升Tile推理吞...
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回答：针对多传感器（如光学、SAR、红外）采集的同一场景，可在Tile级设计光谱一致性重建网络，通过学习不同传感器Tile之间的光谱映射关系与校正系数，在融合阶段消除跨传感器色差与纹理不一致，实现多源...
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回答：为每种模态Tile特征建立独立向量索引（含时空坐标），检索时先在Tile级过滤候选，再聚合跨模态相似度得分，可大幅降低大规模多模态数据库查询延迟。...
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回答：根据病害光谱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，提升病害识别精度。...
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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传播上下文信息，提升场景图生成与关系抽取的一致性。...
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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。...
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回答：对每块Tile预测分布进行KL散度或最大均值差异检测，发现分布漂移Tile时触发模型切换或数据增强策略，防止异常输入破坏整体输出。...
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回答：采用矢量量化与稀疏编码压缩Tile特征，仅传输显著特征索引与差值，融合端重建完整特征，可大幅降低低带宽设备的通信开销。...
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回答：设计风格控制网络为不同模态Tile生成风格编码，并在融合阶段进行风格一致性正则化与跨模态风格映射，确保生成内容风格统一且细节逼真。...