Applied Research on Generative Artificial Intelligence for Modern Control Systems
Notice bibliographique
Résumé
Generative artificial intelligence, as a new technology paradigm, has received more and more attention for its powerful generative ability and wide application prospects. Especially in automated control systems, the application of technology based on generative artificial intelligence is gradually becoming a hot spot of research. In this paper, the generative AI automation control system is divided into four levels: input layer, processing layer, instruction generation and control execution layer, and combined with dual encoders, the attention model of multilingual to semantic expression is constructed. Two-dimensional variables are selected to construct a fuzzy PID control system to realize automation control for generative AI system. Comparing the control effects of fuzzy control PID and classical PID, the average errors of the two systems are 1= , 2= respectively. The maximum overshoot and rise time are 9% and 0.08 s, 5% and 0.04 s. The fuzzy PID control effect is more accurate, and at the same time improves the dynamic performance of the system. Analyze the implementation effect on the innovative service application of generative artificial intelligence. Comparing the overall recognition effect of the control system B proposed in this paper, and the two systems with reference to A, their overall recognition effect indexes are 0.94755 and 0.87211, respectively, and the fuzzy PID control system plays an auxiliary enhancement role in the contextual feature recognition of translation services in the intelligent library.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».