MENG模型

MENG模型基于多维神经网络架构，支持实时数据处理与跨模态信息融合。其核心算法采用动态参数适配机制，可自主匹配不同场景的数据特征，在工业质检领域实现98.7%异常识别准确率。该技术通过分层特征提取模块压缩运算成本，较传统方案降低42%硬件能耗，已集成于智能制造系统实现生产线实时决策。开源社区数据显示，该系统适配五类主流工业协议，兼容35种传感器数据格式。