計畫使用基於 BERT 的方法進行異常文本的半監督學習，該方法分為四個部分：無監督預處理、聚類演算法、偽標籤整合，以及使用大型模型的主動學習。
針對多模態數據智慧分析賦能大學教學模式改革與實踐研究的具體措施如下：為確保研究目標的實現，本專案將聚焦於「數據基礎建設、...
控制方塊圖生成：此控制方塊圖體現了一種「內速度迴路 + 外力迴路」的混合力-位置策略。軌跡追蹤模組提供期望的末端執行器速...
生成資訊熵計算的圖示。...
生成一張橫向的、學術風格的流程圖，闡述「基於區塊鏈智能合約的自動版權收入分配流程」。流程應從左至右，採用簡潔的向量風格，...
![控制方塊圖生成：此控制方塊圖體現了一種「內速度迴路 + 外力迴路」的混合力-位置策略。軌跡追蹤模組提供期望的末端執行器速度指令 v_pos 用於切向運動，作為內部伺服迴路的主要參考。同時，一個六維力/力矩感測器獲取接觸力數據，該數據被轉換以獲得工具坐標系中的法向力 F_z。此 F_z 經過零點偏移校準、幅度限制和二階 IIR 低通濾波器以降低噪聲。隨後，採用卡爾曼濾波器來線上分離緩慢變化的漂移 b(k)，從而產生穩定的法向力反饋 F_z,f。外迴路使用期望的法向力 F_z,d 和 F_z,f 來形成力誤差 e_f，然後由一維二階阻抗/導納模型 Md ẍe + Bd ẋe + Kd xe = e_f 來計算法向動態響應。經過兩次離散積分後，獲得法向速度校正 v_z，從而構建 v_force=[0,0,v_z,0,0,0]^T。最後，使用一個選擇矩陣在速度層級合成 v_pos 和 v_force，產生 v_cmd=Sx v_pos+Sf v_force，並以 Ts=2 毫秒的週期發送到機器人的伺服介面執行。這使得系統能夠保持切向軌跡追蹤，同時在工具的 z 方向上實現恆力接觸，接觸力反饋到感測器以形成閉環。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FnrWr7bcSgTx3io5vTHtCEbW9dOGillkF%2F6ccf7919-6bf8-42a8-a1d1-69fdda6790ea%2Ffb9bb477-79a1-47c5-9b60-f8f4c1815f9d.png&w=3840&q=75)
![生成一張橫向的、學術風格的流程圖，闡述「基於區塊鏈智能合約的自動版權收入分配流程」。流程應從左至右，採用簡潔的向量風格，適用於學術論文插圖。步驟 1：左側為「用戶（被授權人/買方）」，以人物或終端圖標表示，標記為「付款（購買/租賃）」。步驟 2：箭頭指向「選擇版權類別 + 單位 + 時長」。步驟 3：進入「智能合約（版權代幣合約）」，顯示合約框，內部標記為「價格驗證（銷售/租賃單價）」。步驟 4：費用進入合約池，標記為「已收到付款」。步驟 5：合約查詢「類別份額表 ownershipValues[tokenId][category]」，使用分支箭頭表示多個權利人。步驟 6：合約根據份額比例自動分配收入，每個權利人收到相應比例的收入，標記為「自動收入分配」。步驟 7：流程終點顯示「記錄授權（使用權）或轉讓份額（所有權轉讓）」。在右下角添加小註釋：「收入分配基於相同類別的版權份額比例」。整體配色方案應主要為黑、白、灰，少量藍色或綠色用於強調「自動分配」。使用簡單字體、清晰邏輯和嚴肅的學術風格。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FjCoJNRkBELSfVC6rdUMC1o25GaZyLLZz%2F8ad3fd3f-1d13-4d84-8ccd-240e1364b1bb%2Fa301b08e-23a3-476a-ab44-a97c0f2edf58.png&w=3840&q=75)