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本发明涉及半导体制造技术领域，具体地说，涉及一种基于认知计算的半导体生产报表路由决策方法、系统、设备及介质；首先将获取的自然语言查询请求输入至构建的半导体领域预训练语言模型，得到语义编码矩阵，计算自然语言查询请求的句向量表示；然后解析句向量表示，得到自然语言查询请求的实体、意图类型、槽位值，构建结构化查询意图；最后根据结构化查询意图，构建查询意图向量得到报表路由决策结果；通过构建半导体生产报表认知知识图谱，融合大语言模型的语义理解能力与知识图谱的推理能力，实现自然语言驱动的跨报表智能问答与根因分析，实现非技术人员可用、跨系统自动关联、根因分析智能化的效果。

本发明涉及半导体制造技术领域，具体地说，涉及一种基于工业元宇宙的虚拟操作培训方法、系统、设备及介质；该方法不再仅依据认知负荷调节难度，而是将学员动作偏差、认知负荷和数字孪生工艺状态残差映射为反事实干预变量，在设备因果故障图上生成与当前薄弱操作强相关且符合工艺约束的故障链；并通过双时钟同步、状态预测、事件锁存和残差回灌，生成每一仿真片段的状态一致性证书，保证视觉运动、工艺参数和触觉输出来自同一工艺状态轨迹；将操作结果分解为动作轨迹偏差、触觉施力偏差、工艺状态残差和认知负荷波动四类可归因指标，避免仅以最终评分或专家轨迹相似度评价学员。

本发明涉及工业智能与数据处理技术领域，具体地说，涉及一种基于增强型FTI架构的工业数据与AI模型协同工作方法、系统、设备及介质；该方法通过将通用FTI架构进行工业场景深度增强与重构，形成增强型FTI四层协同链路体系，实现工业原始数据到AI模型推理预测的端到端标准化、自动化、高可靠流转；并通过工业数据专属特征处理、训练链路连续训练与工业级验证、推理链路实时/批量双模式适配、全链路量化监控与告警，解决了工业数据多源异构、时序性强、工况多变痛点，显著提升了工业AI系统模块化、可扩展性与工业场景适配性，降低系统运维与迭代成本，可广泛应用于智能制造、工业互联网、设备预测性维护、工艺优化等各类工业AI场景。

本发明涉及工业软件安全防护技术领域，具体地说，涉及一种基于工控系统的威胁狩猎方法、系统、设备及介质；通过无监督学习建立多维行为基线模型，设计基于ATT&CK ICS框架的主动威胁狩猎引擎，结合CUSUM累积和检验实现对微小基线偏差的累积检测，引入威胁行为图谱实现攻击链可视化还原，提升了APT攻击检测率，缩短了平均威胁发现时间，降低了误报率。