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一种基于深度数字孪生和大视觉语言模型的多场景工业故障诊断框架FDGLM。该框架通过数字孪生技术生成高质量振动样本，采用STFT转换为时频谱图，并结合两阶段LoRA微调策略，实现了跨工况和跨数据集的智能诊断。实验结果表明，FDGLM在单工况下诊断准确率达99.5%，跨工况下89.0%，跨数据集下94.7%，同时具备专业水平的会话诊断能力。该方法仅需微调0.86M参数，显著降低了计算开销，为工业设备健
鸿蒙系统提供端侧问答模型能力，支持PC/2in1设备通过chat()接口实现本地化AI问答。该能力基于Qwen25-7B-Instruct模型，具有数据不上云、低延迟等优势。开发者需在线申请接口权限，配置网络后通过init()初始化模型，下载完成后即可使用流式/非流式问答功能。整个流程包括权限申请、模型初始化、问答交互三个关键步骤，为应用提供安全高效的本地AI服务。
问答模型
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