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回答：对视频帧Tile序列使用轻量时序卷积捕获局部运动模式，再用跨Tile注意力建模长时时序依赖，兼顾效率与精度，适用于实时行为识别。...
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回答：各集群本地对Tile特征加密后上传，中心服务器在加密域执行聚合（如同态加密或安全多方计算），确保数据隐私且可训练全局融合模型，适用于医疗与金融场景。...
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回答：将超大化合物库按分子子结构Tile化，每块Tile并行预测结合亲和力，融合时重建全局排名并引入药物相似性约束，可加速千万级分子筛选。...
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回答：训练阶段对Tile施加光照、噪声、仿射等对抗扰动，并优化融合网络对这些扰动的容忍度，使推理时对拍摄条件变化更稳健，适用于户外监控与无人车感知。...
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回答：针对体积CT数据设计防截断切块算法，确保缺陷跨Tile时完整保留于至少一个Tile内，并在融合阶段通过三维连通域分析消除伪影，提升微小裂纹检出率。...
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回答：每个Tile用小型MLP编码为隐式函数，融合时通过共享坐标基函数与边界约束实现连续场重建，避免离散特征拼接的接缝问题，适用于高保真纹理合成与气象场预测。...
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回答：对长文本按语义段落而非固定Token数切块，段落Tile长度根据句法与指代密度动态调整，并在融合时引入跨Tile指代解析模块，提升长文档QA与摘要的连贯性。...
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回答：将稀疏点云按空间Tile构建局部KD-Tree索引，仅在非空区域生成Tile并进行特征编码，融合阶段利用点云拓扑约束恢复全局结构，可支持亿级点云实时分割。...
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回答：重叠区融合权重由边缘检测网络动态生成，保证纹理复杂或目标边缘处融合更平滑，平坦区域可快速平均融合，兼顾质量与速度，适用于高分辨率艺术画修复与卫星影像拼接。...
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回答：借助GPUDirect Storage与RDMA网络，Tile数据在存储、显存、网络间直接流转，不经过主机内存中转；结合统一虚拟地址空间（UVA），可显著降低IO延迟与CPU占用。...
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回答：各智能体采集的局部视野按Tile编码后上传至中央融合模型，融合网络利用跨Tile时空关系推理全局态势，实现多车/多无人机协同目标追踪与路径规划，提升群体智能安全性。...
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回答：使用MAML等元学习方法，让系统在少量任务样本上快速学习最优Tile尺寸、重叠率与融合权重，实现跨领域（如从卫星影像到病理切片）自适应切块，显著降低人工调参成本。...
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回答：在Tile元数据中嵌入模型结构标识符，推理调度器根据Tile特性（如高纹理区域、平坦区域）动态选择CNN、Transformer或混合结构模型进行处理，实现精度-效率的细粒度自适应。...
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回答：将大场景空间按Tile划分体素块，分别训练局部NeRF子模型，融合时通过共享相机位姿与稀疏体素锚点进行体积密度与颜色的全局优化，可在显存受限下单卡完成城市级场景建模。...
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回答：在编码阶段不仅允许Tile内自注意力，还引入相邻Tile的双向交叉注意力（Bidirectional Cross-Tile Attention），让边缘区域直接获取对侧上下文信息，避免传统滑动窗...
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回答：通过分析目标硬件的缓存行大小、向量化宽度与并行计算单元布局，动态生成适配硬件的Tile宽高（如64×64、128×32等），减少内存对齐浪费与计算bank冲突，可在相同算力下提升10%~20%吞...
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回答：可设计一个轻量的全局引导网络（Global Guidance Net），在推理前先对整图生成低分辨率语义摘要，然后将该摘要作为条件向量注入每个Tile的编码过程，使局部推理始终与全局语义对齐，显...