Promptの説明
最先端の学術的アルゴリズムアーキテクチャの包括的な模式図を、プロフェッショナルで厳密なスタイル、高い情報密度、明確な視覚的階層で生成してください。産業インテリジェンス/分散システム分野の主要なジャーナルのレイアウト仕様に合わせてください。 全体レイアウト： 3つのモジュールが連動するレイアウトを採用し、左、中央、右のモジュールをそれぞれ「エンティティ層 - アルゴリズム層 - 効果層」に対応させます。モジュール間を、データ/意思決定の流れを示すセマンティックアノテーション付きの有向矢印で接続します。 左モジュール：GRCRマルチレベル時空間異種グラフ（物理リソース - 異種サービス層） 要素： 物理リソース：産業用サーバクラスタとエッジノードをラックアイコンで表現し、「物理リソース（産業用サーバ/エッジノード）」とラベル付けします。 異種サービス：マイクロサービスインスタンスを六角形で、AIモデルサービスコンテナを「ニューラルネットワークトポロジ識別子付きの長方形」で表現し、「GRCR：異種サービス（マイクロサービス/AIモデルコンテナ）」とラベル付けします。 関連付け：色付きの有向エッジを使用して依存関係の種類を区別します。青色のエッジは「リソース割り当て依存関係」を、緑色のエッジは「サービスインスタンスインタラクション依存関係」を表し、「時空間＆リソース依存関係」とラベル付けします。 配色：薄いグレーの背景＋産業用ブルー/ダークグリーンのクールトーンのエンティティを使用して、差別化を図り、学術的な美学に適合させます。 中央モジュール：グラフ強化型階層DRLコアフレームワーク 上部タイトル：「グラフ強化型階層DRLフレームワーク」と太字でラベル付けします。 上層：マルチチャネル動的時空間グラフ注意ネットワーク（AM-DySAT） リソースチャネル（ライトブルーのブロック）、サービスインタラクションチャネル（ライトグリーンのブロック）、タスク時間チャネル（ライトオレンジのブロック）の3つの並列チャネルに分割します。 各チャネル内で、「注意重み（ω識別子）付きの円形ノード」を使用して、特徴抽出プロセスを表示し、「AM-DySAT：暗黙的な階層的特徴と相関重みをキャプチャ」とラベル付けします。 中間層：階層DRLモジュール 分岐決定木構造を使用して、「マイクロサービスデプロイメント」、「AIサービスデプロイメント」、「リクエストスケジューリング」のブランチを区別し、矢印で共同最適化ロジックを示し、「階層DRL：共同デプロイメント＆スケジューリング」とラベル付けします。 下層：リクエストチェーン並列ストリーム再構築 「元の単方向シリアルストリーム（破線矢印）」と「再構築された並列ストリーム（実線の多方向矢印）」を対比させ、「並列ストリーミング再構築：遅延累積ボトルネックを解消」とラベル付けします。
![あなたはトップレベルの学術会議（CVPR/ICRA）向けのプロの科学イラストレーターです。具体化された知能システムの「エピソード記憶書き込みプロセス」を示す、明確で高解像度の「データ処理パイプライン図」を作成してください。
レイアウトと流れ：左から右への直線的な水平レイアウトを採用し、矢印で接続された5つの主要な段階で構成します。
1. 段階1：生データ取得
アイコン：コードまたはテキスト行を含むターミナルウィンドウまたはログファイルのアイコン。
ラベル：Habitat-Lab Raw Logs
説明：シミュレーターからの生のインタラクションデータ出力を表します。
2. 段階2：データクリーニング
アイコン：漏斗または歯車のアイコン。
ラベル：Data Cleaning & Parsing
詳細：無効なデータの削除とフォーマットを示します。
3. 段階3：構造化されたカプセル化
アイコン：「(Obs, Action, Outcome)」という単語がかすかに見えるきちんとしたドキュメント用紙。
ラベル：Prompt Structuring
詳細：クレンジングされたデータを経験トリプレットにカプセル化することを表します。
4. 段階4：ベクトルエンコーディング
アイコン：テキストが数値行列に変換される模式図（例：ドキュメントがニューラルネットワークノードを通過し、数値のグリッド[0.1, 0.8...]になる）。
ラベル：Embedding Encoding
詳細：自然言語を高次元ベクトルに変換することを表します。
5. 段階5：データベースストレージ
アイコン：ベクトルグリッドパターンを持つ円筒形のデータベースアイコン。
ラベル：ChromaDB Vector Store
詳細：プロセスの終点。
ビジュアルスタイル：
スタイル：モダンな学術的なフラット2Dベクターアートスタイル。
配色：「アカデミックブルー」をプライマリカラー、「テックグレー」をセカンダリカラーとして使用し、一貫性を維持します。矢印の色は濃く、明確にする必要があります。
フォント：明確なサンセリフフォント（Arial/Helveticaスタイル）、黒または濃い灰色を使用します。
背景：純粋な白い背景。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fdd103003-88b7-4b05-ba5c-3de35b8b102d%2F236b67f0-c53d-417c-af61-1da5617bb090.png&w=3840&q=75)
![あなたはトップレベルの学術会議（CVPR/ICRA）向けのプロの科学イラストレーターです。具体化された知能システムの「エピソード記憶書き込みプロセス」を示す、明確で高解像度の「データ処理パイプライン図」を作成してください。
レイアウトと流れ：矢印で接続された5つの主要な段階を含む、左から右への線形水平レイアウトを使用します。
1. 第一段階：生データ取得
アイコン：コードまたはテキスト行を含むターミナルウィンドウまたはログファイルのアイコン。
ラベル：Habitat-Lab Raw Logs
説明：シミュレーターからの生のインタラクションデータ出力を表します。
2. 第二段階：データクリーニング
アイコン：漏斗または歯車のアイコン。
ラベル：Data Cleaning & Parsing
詳細：無効なデータの削除とフォーマットを示します。
3. 第三段階：構造化されたカプセル化
アイコン：（Obs, Action, Outcome）という単語がかすかに見えるきちんとしたドキュメント。
ラベル：Prompt Structuring
詳細：クレンジングされたデータを経験トリプレットにカプセル化することを表します。
4. 第四段階：ベクトルエンコーディング
アイコン：テキストが数値行列に変換される図（例：ドキュメントがニューラルネットワークノードを通過し、数値のグリッド[0.1, 0.8...]になる）。
ラベル：Embedding Encoding
詳細：自然言語を高次元ベクトルに変換することを表します。
5. 第五段階：ストレージ
アイコン：ベクトルグリッドパターンを持つ円筒形のデータベースアイコン。
ラベル：ChromaDB Vector Store
詳細：プロセスの終わり。
ビジュアルスタイル：
スタイル：モダンな学術的なフラット2Dベクタースタイル（フラットベクターアート）。
配色：「アカデミックブルー」をプライマリカラー、「テックグレー」をセカンダリカラーとして使用し、一貫性を維持します。矢印の色は濃く、明確にする必要があります。
フォント：明確なサンセリフフォント（Arial/Helveticaスタイル）、黒または濃い灰色を使用します。
背景：純粋な白い背景。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fe459777b-47d2-496c-bed1-8bc917030392%2Fe3e97e66-ed0d-41cd-9ce2-25a3615dcd86.png&w=3840&q=75)