一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法

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一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法
申请号:CN202411659531
申请日期:2024-11-20
公开号:CN119170281A
公开日期:2024-12-20
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法,涉及情感分析领域,建立焦虑关联语义化分析机制,该分析机制依据教师脑区影响活动下的教师焦虑关联要素数据,建立实例集;对脑区层面数据处理得到教师焦虑状态类别;对脑区信息处理得到面向教师焦虑的脑视觉多模态时序数据表征;利用图卷积金字塔运算得出教师焦虑状态;在长短时多尺度时序机制的基础上结合教师焦虑因果注意力计算机制量化影响教师焦虑状态的因素;采用双层贝叶斯网络确定影响教师焦虑状态因素对教师焦虑状态的影响程度。本发明采用上述的一种基于脑视觉多模态大模型表征的教师焦虑具身推理方法,为提升教学质量、促进教师心理健康提供了科学依据与有力支持。
技术关键词
教师 焦虑 推理方法 多模态 贝叶斯网络结构学习 视觉特征 计算方法 数据 金字塔 时序 注意力机制 文本 节点 层级 空间滤波技术 协方差矩阵