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本发明涉及一种基于大语言模型的场景自适应语义增强方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：场景信息采集，步骤2：关键词提取，步骤3：生成概率增强。该方案通过实时收集目标场景下的人际交流数据，提取场景关键词，并在大语言模型生成过程中动态增强这些关键词的生成概率，从而实现模型输出内容与特定场景高度相关，而无需对模型进行额外训练。

本发明涉及基于昇腾架构的AI视觉分析引擎的实现方法，所述方法包括以下步骤：步骤一、数据处理，在设备侧完成全链路处理，步骤二、基于职责链的策略模式动态实现模块注册、组合、执行，以实现模块解耦、模块的动态组合和执行，步骤三、进行算力调度，实现异构计算的深度优化。本申请从数据处理流程设计入手，尽可能在设备侧完成全链路处理，避免中间数据多次传输的瓶颈问题，减少主机侧和设备侧之间的内存拷贝，显著提升了系统性能和资源利用效率。