本文探讨了通过自然语言摘要实现微服务多仓库的Bug定位，提出了分层摘要和两阶段搜索的方法，成功在企业项目中超越了GitHub Copilot和Cursor，解决了语义鸿沟问题。
本研究提出了多种基于视觉语言模型的图表理解和自动生成自然语言摘要的方法，旨在帮助视力受损用户获取数据可视化信息。通过深度学习和图像处理技术，开发了多个系统和数据集，提高了图表分类和信息提取的准确性。
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