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回答：根据Tile复杂度动态激活不同数量的专家网络，仅对高复杂度Tile启用全专家，低复杂度Tile使用少量专家，可在保持精度的前提下降低30%以上能耗。...
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回答：将切片按Tile并行执行轻量病灶初筛，仅对候选Tile进行深度分析，融合时生成全切片风险热力图，可将筛查时间从小时级压缩至分钟级。...
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回答：构建能耗-性能-精度多目标优化模型，调度器在Tile分配时寻找帕累托最优解，实现碳排放、延迟、精度的综合最优，适用于绿色AI推理平台。...
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回答：将多时相冰川雷达数据按Tile分析裂隙形态与深度变化，融合时引入冰体力学演化模型，生成裂隙三维扩展趋势图，为极地安全提供预警。...
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回答：对视频帧Tile序列使用轻量时空卷积捕获局部运动模式，再用跨Tile时空注意力建模长时时序依赖，兼顾效率与精度，适用于体育赛事精彩片段预测。...
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回答：各节点对Tile特征加本地噪声后上传，中心服务器在聚合时控制全局隐私预算，实现隐私保护与模型性能的平衡，适用于医疗影像与基因数据分析。...
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回答：将化合物库按药效团Tile化，每块Tile并行预测结合亲和力与毒性，融合时引入药物相似性网络约束，可在数小时内完成亿级分子筛选。...
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回答：对Tile施加不同光谱分布（可见光/近红外/短波红外）的对抗扰动，并联合优化融合网络对这些扰动的容忍度，使模型在跨传感器输入下保持稳定性能。...
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回答：基于硬件虚拟化技术（如MIG）将单卡GPU划分为多个独立实例，每个租户绑定专属Tile推理任务，实现计算、显存、带宽的硬隔离，满足高安全场景需求。...
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回答：采用材料敏感特征提取与跨Tile边界梯度一致性约束，确保不同材料交界处在切块后依然可准确区分，并在融合阶段进行材料连通域优化，提升多材料分类准确率。...
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回答：每个Tile学习一个隐式连续场表示，融合时通过共享隐式函数参数与边界连续性约束实现无缝拼接，适用于大尺度气象场与流体模拟可视化。...
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回答：利用语义解析模型识别长文本中的主题边界与指代链，按语义单元而非固定长度切块，并在融合阶段引入跨Tile指代消解模块，提升长文档摘要与问答的语义完整性。...
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回答：将点云按空间Tile构建局部体素网格，仅在非空体素内生成Tile并计算实例特征，融合阶段通过实例连通性分析消除跨Tile分割断裂，可支持亿级点云实时实例分割。...
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回答：对高频纹理Tile引入小波域融合策略，保留细节系数并自适应加权低频分量，避免传统均值融合导致的纹理模糊，适用于艺术品数字化与精密制造检测。...
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回答：利用GPUDirect与NVLink构建显存直通链路，使Tile数据在节点间直接流转，省去CPU中转与拷贝，配合异步执行引擎可显著降低分布式推理的端到端延迟。...
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回答：各无人机采集的局部影像Tile化编码后发送至融合中心，融合网络结合跨Tile几何与纹理一致性约束，重建无缝大范围正射影像，提升测绘效率与精度，适用于灾害应急制图。...
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回答：对同一输入的不同Tile视图进行自监督对比学习，并在推理前对Tile特征进行聚类重标定，使同类语义Tile特征分布更接近，减少因拍摄条件差异导致的预测漂移。...