技術編號：40388280
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本發(fā)明屬于邊端，特別是一種基于深度學習大模型的邊端實時監(jiān)控與異常行為分析方法。背景技術、隨著物聯(lián)網(wǎng)（iot）、邊緣計算和人工智能（ai）技術的迅猛發(fā)展，邊端設備的智能化和互聯(lián)性日益增強，廣泛應用于智能家居、工業(yè)自動化和智能交通等領域。然而，隨著邊端設備的普及，異常行為的檢測和安全性保障成為亟待解決的重要問題。現(xiàn)有的異常檢測方法通常依賴于規(guī)則或閾值，難以適應多變且復雜的環(huán)境，并且在處理多維度和多模態(tài)的邊端設備行為數(shù)據(jù)時，往往無法有效整合不同類型的數(shù)據(jù)，導致信息丟失。技術實現(xiàn)思路、本發(fā)明的目的是...
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