원래 이름 기록: 北京流金岁月科技有限公司

本发明涉及视频处理技术领域，特别涉及一种基于联邦学习的多视频语义协同分析方法及系统。获取多个端侧计算设备分别上报的任务复杂度；基于多个任务复杂度，将多个端侧计算设备划分到K个设备分组中；在服务器端为K个设备分组分别初始化K个语义分析模型；基于联邦学习框架，协同多个端侧计算设备与服务器端对K个语义分析模型进行分层蒸馏训练；将训练后的K个语义分析模型对应下发至K个设备分组中的每一端侧计算设备，用于视频语义分析。本发明可以提升多视频语义协同分析的整体效率、准确性和泛化能力，优化配置计算资源。

本申请涉及一种基于多协议任务调度的智能控制方法、系统及介质，智能控制方法包括：接收用户输入的原始指令数据并进行语义解析，提取指令关键词并生成结构化指令数据包；将结构化指令数据包转换为多协议连接服务调用参数，并通过内部通信接口发送至多协议连接服务处理核心；由多协议连接服务处理核心根据目标系统标识符调度对应的执行单元执行操作指令集，并生成与任务类型标识对应的操作结果数据；对操作结果数据进行状态分析，生成包含决策类型标识的决策指令数据；基于决策类型标识执行任务细化处理、异常替代方案生成或任务完成反馈处理，并将处理结果转换为自然语言反馈输出。本申请实现了家庭环境中异构智能系统的统一协调与自主运行。

本发明公开了基于AI动作理解的训练过程自适应评估系统，涉及智能运动训练技术领域，具体包括以下模块：采集处理模块、动作理解模块、基线建模模块、动作评估模块以及闭环执行模块；通过多模态感知设备组实时收集动作数据并进行预处理；根据分解策略的选择结果将动作数据的连续序列自动切分为子动作单元，提取并整合多模态特征识别子动作；定义并动态更新的动作基线档案，建立双通道协同机制实现基线的条件触发更新；根据动作基线档案对每个子动作进行多维度评估，计算正确性分数，基于子动作的幅度、时长偏差变化、节奏偏差上升输出用户的即时疲劳分数和相对难度分数；利用强化学习代理求解最优策略并与规则结果加权融合，生成最终执行指令集合。