[1.1] RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度新一代生成式人工智能
关键技术的智能技术
1、核心技术发表于英国Springer nature Scientific reports期刊(JCR Q1, SCI独作)
2、论文名称为Contactless medical equipment AI big data risk control and quasi thinking iterative planning
3、链接地址： https://www.nature.com/articles/s41598-022-18724-5
关键技术的智能技术
1、核心技术发表于英国Springer nature Scientific reports期刊(JCR Q1, SCI独作)
2、论文名称为Contactless medical equipment AI big data risk control and quasi thinking iterative planning
3、链接地址： https://www.nature.com/articles/s41598-022-18724-5
[1.2]技术或产品，对市场或竞争格局带来的变化
应用场景技术《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》
1、获得性神经网络训练的重核聚类拟思维迭代规划-类脑重核边界生成序列，演化为RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能
2、成功应用于《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》，全球首次采用此原创性技术.
3、国内竞争对手《北京绪水公司医疗设备智能数据服务》，其不能实现自适应医疗设备内部参数群和RLLM预测性求解
应用场景技术《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》
1、获得性神经网络训练的重核聚类拟思维迭代规划-类脑重核边界生成序列，演化为RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能
2、成功应用于《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》，全球首次采用此原创性技术.
3、国内竞争对手《北京绪水公司医疗设备智能数据服务》，其不能实现自适应医疗设备内部参数群和RLLM预测性求解
[1.3]应用市场的总体发展趋势、规模及增速，主流及主要潜在技术、主要痛点
急需解决的重要技术经济问题
1、应用于《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》，全球首次采用此原创性核心技术来自适应监控医院大设备各种内部设备参数;如MR、CT、X光机器等。
2、医院医疗大设备全生命周期风控,可提前4-5天激活预警系统,为医院及时调整影像中心业务提供保障;可分析其是否为高端设备。这对新材料研发、材料科学性能一种新AI认知解决方案
3、RLLM为生成式人工智能，首次构建了将LLM人工智能大模型，通过尖端原创性数学来收缩其参数群、尺度，并形成生成式人工智能，能够实现与LLM人工智能大模型等效
4、RLLM可预测性求解的生成式人工智能是世界LLM大模型发展的痛点。
5、急需解决领域，在化工、高铁、国家电网等风控的可预测性维护，可以摆脱英国、法国等软件垄断。
急需解决的重要技术经济问题
1、应用于《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》，全球首次采用此原创性核心技术来自适应监控医院大设备各种内部设备参数;如MR、CT、X光机器等。
2、医院医疗大设备全生命周期风控,可提前4-5天激活预警系统,为医院及时调整影像中心业务提供保障;可分析其是否为高端设备。这对新材料研发、材料科学性能一种新AI认知解决方案
3、RLLM为生成式人工智能，首次构建了将LLM人工智能大模型，通过尖端原创性数学来收缩其参数群、尺度，并形成生成式人工智能，能够实现与LLM人工智能大模型等效
4、RLLM可预测性求解的生成式人工智能是世界LLM大模型发展的痛点。
5、急需解决领域，在化工、高铁、国家电网等风控的可预测性维护，可以摆脱英国、法国等软件垄断。
[1.4]应用场景及主要痛点
对技术变革、产业进步的支撑或引领作用，对国家战略需求及竞争地位的影响。 总体目标主要优势、劣势及创新点（特别是痛点解决方面）
1、颠覆性对象：英国、法国、意大利等风控的可预测性维护软件垄断，并提升创新为RLLM预测性求解生成式人工智能。
2、而项目优势：《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》，创新点预测性求解的同时，具有生成式人工智能的形态。
3、痛点解决方面：多模态可预测性求解的思维增强技术。
对技术变革、产业进步的支撑或引领作用，对国家战略需求及竞争地位的影响。 总体目标主要优势、劣势及创新点（特别是痛点解决方面）
1、颠覆性对象：英国、法国、意大利等风控的可预测性维护软件垄断，并提升创新为RLLM预测性求解生成式人工智能。
2、而项目优势：《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》，创新点预测性求解的同时，具有生成式人工智能的形态。
3、痛点解决方面：多模态可预测性求解的思维增强技术。
4、RLLM具有孪生智能。形成数据深度、浅度搜索，以及减速分解，思维增强搜索《深度局部覆盖》与《整体数据链系统》选择的完备性；形成拟思维结构的波动形态，构建强思维增强推理与人工智能的拟思维迭代规化
5、引领作用，对国家战略、竞争地位；《RLLM[研究型]多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》将为LLM人工智能大模型的消耗极为巨大算力、功耗，进行颠覆其尺度；从而使其真正的具有类脑形态大模型奠定基础。
[1.5]总体目标、创新点及战略价值 [主要技术原理及路线、项目研发具备的研究基础]
研究基础：原创性统计数学、孪生智能数学、应用数学等
1、技术路线：AI运算具有不确定性结构中加入微振动拟思维迭代规划后，能成功获得所需要的科学性、正确性结果与高维信息。
2、技术原理：大模型、多模态大模型生成式人工智能，演化为《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》。
3、将思维推理逻辑用尖端的原创性数模群,进行部署孪生智能形态慢思维广义认知数据链网、类神经网络识别网;形成孪生智能具有数据深度、浅度搜索,以及减速分解,思维增强
4、构建《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》;通过系统平台强思维推理后生成MR/CT的CT热容量、球管曝光形态高维数据正确地、科学地波动图
5、并在此引导下生成MR/CT风控的高维数据、及高维风控分析图；这就是生成式人工智能
研究基础：原创性统计数学、孪生智能数学、应用数学等
1、技术路线：AI运算具有不确定性结构中加入微振动拟思维迭代规划后，能成功获得所需要的科学性、正确性结果与高维信息。
2、技术原理：大模型、多模态大模型生成式人工智能，演化为《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》。
3、将思维推理逻辑用尖端的原创性数模群,进行部署孪生智能形态慢思维广义认知数据链网、类神经网络识别网;形成孪生智能具有数据深度、浅度搜索,以及减速分解,思维增强
4、构建《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》;通过系统平台强思维推理后生成MR/CT的CT热容量、球管曝光形态高维数据正确地、科学地波动图
5、并在此引导下生成MR/CT风控的高维数据、及高维风控分析图；这就是生成式人工智能
[1.6]技术内容当前基础
知识产权来源及使用条件、供应链完备情况：核心技术发表于英国Springer nature Scientific reports期刊(JCR Q1, SCI独作)
1、RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能
2、项目平台《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》，其领域为智能计算算法平台与未来健康-高端医疗装备
3、论文名称:Contactless medical equipment AI big data risk control and quasi thinking iterative planning
4、链接地址： https://www.nature.com/articles/s41598-022-18724-5
知识产权来源及使用条件、供应链完备情况：核心技术发表于英国Springer nature Scientific reports期刊(JCR Q1, SCI独作)
1、RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能
2、项目平台《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》，其领域为智能计算算法平台与未来健康-高端医疗装备
3、论文名称:Contactless medical equipment AI big data risk control and quasi thinking iterative planning
4、链接地址： https://www.nature.com/articles/s41598-022-18724-5
[1.7]实施计划及预期成果
项目任务规划,本期主要任务及预期取得的成果形式、阶段和水平等
1、RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能,应用场景《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划的任务规划》
2、形成医疗大设备自适应获取机器数据形成实时监控,以及进行预测性求解形成AI医疗大设备系统平台
5、链接地址： https://www.nature.com/articles/s41598-022-18724-5
项目任务规划,本期主要任务及预期取得的成果形式、阶段和水平等
1、RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能,应用场景《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划的任务规划》
2、形成医疗大设备自适应获取机器数据形成实时监控,以及进行预测性求解形成AI医疗大设备系统平台
3、其核心应用预期，首先《RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》为生成式人工智能，所以它可以自适应于化工、能源(国家电网)、高铁，以及新材料研发等预测性求解——形成可预测性维护系统平台。
4、其成果发表于英国Springer nature的Scientific Reports 期刊(JCR Q1, SCI独作)，Contactless medical equipment AI big data risk control and quasi thinking iterative planning
5、链接地址： https://www.nature.com/articles/s41598-022-18724-5
[1.8]主要风险
RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》的核心
1、《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》，主要风险为应用场景的不确定性、数据离散性和非结构化，并演化后的高维重核数据群之间的联系问题。
2、解决方案：微调RLLM的参数群、尺度；并进行局部训练，从而完成应用场景执行的精度
RLLM多模态可预测性思维增强收缩参数群、尺度生成式人工智能》的核心
1、《非接触式医疗大设备AI大数据风控与拟思维迭代规划》，主要风险为应用场景的不确定性、数据离散性和非结构化，并演化后的高维重核数据群之间的联系问题。
2、解决方案：微调RLLM的参数群、尺度；并进行局部训练，从而完成应用场景执行的精度
