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[发明专利]一种基于多模态电力数据的隐私保护协同分析方法-CN202211562859.2在审
发明人：陶富强;孙哲;殷丽华;杨志;王思敏;傅敏杰;沈邵骏;徐易婕 -专利权人：国网上海市电力公司;广州大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多模态电力数据的隐私保护协同分析方法，能够对多模态且无标签的电力数据进行无监督学习，得到各种模态电力数据的多模态特征表示，并通过多视图学习方式对不同模态间的特征进行对齐，得到不同模态中相同的特征表达，再将共同的特征表达上传到中心聚合器中得到最终的电力数据多模态模型。同时能够对多模态且无标签的电力数据进行无监督学习，得到各种模态电力数据的多模态特征表示，并通过多视图学习方式对不同模态间的特征进行对齐，得到不同模态中相同的特征表达，再将共同的特征表达上传到中心聚合器中得到最终的电力数据多模态模型
一种基于多模态电力数据隐私保护协同分析方法

[发明专利]一种基于多模态数据的学习专注度评估方法及装置-CN202310215955.8在审
发明人：武法提;赖松 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多模态数据的学习专注度评估方法及装置，其方法包括：获取多个学习者的多模态数据，并利用所述多模态数据构建多模态学习专注度数据集；利用所述多模态学习专注度数据集，构建最优多模态指标集合；建立学习专注度评估模型，并利用所述最优多模态指标集合对所述学习专注度评估模型进行训练，得到训练好的学习专注度评估模型；获取当前学习者的多模态数据，并将所述当前学习者的多模态数据输入到所述训练好的学习专注度评估模型中，得到当前学习者的学习专注度评估结果
一种基于多模态数据学习专注评估方法装置

[发明专利]多模态负样本构建、模型预训练方法、装置、设备及介质-CN202310076945.0在审
发明人：黄彬;贺峰;汪琦;冯知凡;崔骁鹏;佘俏俏 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开提供了一种多模态负样本的构建、多模态模型的预训练方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，具体涉及人工智能及知识图谱技术。该多模态负样本的构建方法包括：获取多个多模态正样本，并在各多模态正样本中进行实体识别，获取与各多模态正样本对应的目标实体；根据各目标实体在知识图谱中的实体位置，将各多模态正样本聚类为至少一个样本簇；使用同一样本簇中的各多模态正样本，构建得到多模态负样本。本公开技术方案提供了一种挖掘多模态困难负样本的新方式，可以在无需任何先验知识的前提下，简单、便捷的挖掘出高质量的多模态困难负样本。
多模态负样本构建模型训练方法装置设备介质

[发明专利]一种文档多模态信息提取与关联方法-CN202210913493.2在审
发明人：刘法;赵晓虎;白建亮;阎德劲;焦烈;张卜心;郑大安;赵俊龙;张郭勇;乔雪原;奂锐;邓欣;顾海燕;廖尚志;吴雪松 -专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明公开了一种文档多模态信息提取与关联方法，该方法包括多模态信息提取和多模态信息关联，多模态信息提取是基于python编程语言，根据不同文档对程序进一步调整适配，提取技术文档中的文字、表格、图片等提取多模态信息数据，多模态信息关联是将提取出的文字、表格、图片等多模态信息数据依据其内在属性建立关联关系进行关联合并。本发明通过集成多种单模态信息提取技术，针对技术文档中多模态信息，构建不同方法提取，在此基础上，将多模态信息实现跨文件关联，避免了技术文档中信息提取难、关联关系不清楚等情况，解决了技术文档信息格式不统一、类型多、不标准导致的查找信息效率低、多模态信息关联问题。
一种文档多模态信息提取关联方法

[发明专利]基于多模态认知图谱的人口居住预测方法、系统和介质-CN202210946542.2有效
发明人：张广志;成立立;于笑博;刘畔青 -专利权人：北京融信数联科技有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于多模态认知图谱的人口居住预测方法、系统和介质。该方法包括：根据地域数据构建地域智能体多模态认知图谱并建立初步地域相貌认知体系，基于地域智能体多模态认知图谱对建立的人口多模态数据进行人口数据多模态识别以及人口属性和地域停驻事件关系抽取，对抽取的人口数据多模态进行人口属性链接和认知融合获得人口数据多模态认知，根据认知图谱和预设逻辑推理规则进行认知加工预测地域居住人口；从而通过构建地域智能体多模态认知图谱对人口多模态数据进行识别和属性、事件关系抽取，对抽取的人口多模态进行属性链接和认知融合获得人口数据多模态认知
基于多模态认知图谱人口居住预测方法系统介质

[发明专利]心理评估方法、装置、设备及存储介质-CN202310920851.7在审
发明人：江云凯;胡加学;赵景鹤;贺志阳;鹿晓亮;王士进;魏思;胡国平;甘露 -专利权人：讯飞医疗科技股份有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种心理评估方法、装置、设备及存储介质，本申请获取受测者的多模态交互信息，其中包括文本模态的交互信息，以及其它非文本模态的交互信息，如语音模态、视频模态的交互信息，本申请还配置了多模态知识图谱，多模态知识图谱中至少部分节点包含两种以上模态的心理学知识信息，通过多模态知识图谱可以丰富对心理学知识的表示，进一步对获取的受测者的多模态交互信息中每一种模态的交互信息进行编码及特征融合，得到融合后多模态特征，获取多模态知识图谱的表示特征，基于融合后多模态特征和多模态知识图谱的表示特征进行交互式推理，可以得到受测者的心理状态的评估结果，提升了心理评估结果的准确性。
心理评估方法装置设备存储介质

[发明专利]一种机载雷达海面波多模态频谱实时估计与预测方法-CN202310519491.X在审
发明人：田敏;林毅;廖桂生;廖瑞乾;伍科 -专利权人：西安电子科技大学杭州研究院
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种机载雷达海杂波多模态频谱实时估计与预测方法，包括以下步骤：S1、建立机载雷达天线空间频谱参数化模型；S2、利用海面多模态散射特点，建立海面多模态散射频谱参数化模型；S3、建立机载雷达海杂波多模态频谱参数化模型；S4、利用机载雷达海杂波测量数据，估计机载雷达海杂波多模态频谱；S5、计算海面多模态散射频谱中各个模态的中心频率、谱宽和归一化强度系数，反演海面多模态散射频谱；S6、基于机载雷达天线空间频谱参数化模型，预测机载雷达下一时刻海杂波多模态频谱。本发明采用上述的一种机载雷达海杂波多模态频谱实时估计与预测方法，可实时准确估计机载雷达海杂波多模态频谱，准确预测下一时刻机载雷达海杂波多模态频谱。
一种机载雷达海面波多模态频谱实时估计预测方法

[发明专利]一种基于多模态融合的肿瘤分类方法及系统-CN202210594803.9在审
发明人：刘宏;焦梦磊;王向东;钱跃良 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V40/60 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多模态融合的肿瘤分类方法和系统，包括：根据来自同一位用户的多模态影像构建多模态图，多模态图中顶点为该多模态影像中单帧影像，多模态图中边为模态相异的顶点间的匹配边；使用肿瘤分类模型对多模态图中所有匹配边进行特征的提取和融合，得到每条边的置信度；根据每条边的置信度，选择并构建出一个可信边集合，将可信边集的置信度和该用户的临床信息进行加权融合，得到该多模态影像建图的肿瘤识别结果。由此能够结合用户不同模态的影像数据，进行肿瘤高精度分类。
一种基于多模态融合肿瘤分类方法系统

[发明专利]一种基于多图正则化深度哈希的多模态医学图像检索方法-CN201910048281.0有效
发明人：曾宪华;郭姜 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明请求保护一种多图正则化深度哈希多模态医学图像检索方法，具体是通过多通道深度模型同时提取多模态医学图像组的特征；根据多模态医学图像组的特征对应构建多个图正则化矩阵；融合多个图正则化矩阵，并利用模态自适应受限玻尔兹曼机学习得到多模态医学图像组的哈希码；通过汉明距离度量求出单个模态数据哈希码与多模态医学图像组哈希码的距离并按升序排序，选择距离最小的n组多模态医学图像返回给用户，从而实现了多模态医学图像检索。该方法的实现，能帮助医生在超声图像，争端文本，核磁共振图像等多模态医学图像中，通过某一模态的数据迅速查找到另外多种模态的数据，有助于医生的医学诊断，减少医生的工作量，提高工作效率。
一种基于正则深度多模态医学图像检索方法

[发明专利]一种多模态信息处理及交互系统-CN202011416110.8有效
发明人：甘明刚;徐磊;田宗凯;陈杰;陈文颉;陈晨;窦丽华 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态信息处理及交互系统，用于解决多模态交互系统中存在的模态融合方式简单，对话机制呆板的问题。包括多模态信息认知模块，多模态信息融合模块，以及多模态对话管理模块，其中，多模态信息认知模块用于对用户各模态交互信息进行识别，多模态信息融合模块利用D‑S证据理论将用户所有模态的交互信息进行意图融合，确定用户的最终交互意图，并得到对应于用户最终交互意图的可供机器识别的形式化指令；多模态对话管理模块针对多模态人机交互场景，采用有限状态机与信息槽填充方法相融合的对话管理模型，用于控制对话流程以及生成应答；本发明有效提高了用户交互意图识别准确率
一种多模态信息处理交互系统

[发明专利]斑块分析方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110590143.2有效
发明人：苏赛赛;任晓敏 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取目标对象的多模态数据；确定所述多模态数据中的基准图像，并将浮动图像配准至所述基准图像得到配准关系；基于所述配准关系对所述多模态数据中的斑块进行分析，得到多模态分析结果；所述多模态分析结果包括各模态的斑块分析结果和多模态的融合图像；展示所述多模态分析结果。
分析方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法及系统-CN202011013134.9有效
发明人：张春林;江何;李利军;王庆丰;尚雪松 -专利权人：北京泰策科技有限公司;北京微智信业科技有限公司;北京东方通科技股份有限公司;北京东方通软件有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：获取第一多模态数据；步骤S2：对第一多模态数据进行解析，当第一多模态数据为触发数据时，获取与第一多模态数据相关联的第二多模态数据；步骤S3：整合第一多模态数据和第二多模态数据，获取事件数据；步骤S4：解析事件数据，确定是否为突发公共安全事件。本发明的基于多模态数据的突发公共安全事件检测方法，对社交软件上的多模态数据进行检测，及时发现突发公共安全事件，实现有关部门及时应对处理。
一种基于多模态数据突发公共安全事件检测方法系统

[发明专利]一种利用多导经颅交流电刺激干预酒精成瘾的方法-CN202110195435.6在审
发明人：夏信钊;张效初;马儒;崔官宝;朴毅;刘畅 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： A61N1/36 文献下载
摘要：本发明是一种利用多导经颅交流电刺激干预酒精成瘾的方法，利用包含采集设备、计算模块以及多导经颅电刺激发生器的多导交流电刺激施加的平台的步骤S1:对被试进行刺激反应任务同时通过采集设备采集脑电信号；S2:计算模块对脑电信号的数据包计算获得被试个体化西塔频率；S3:使用多导经颅电刺激发生器将被试个体化的西塔频率设置为交流电刺激信号的频率，输出交流电刺激信号。本发明对酒精成瘾患者的脑电分析，用多导经颅交流电刺激的方法，通过操控多导刺激电流之间的相位差，来针对性地对目标脑区之间的脑电西塔波段进行抑制，从而降低与之相关的渴求认知成分，解决了现有经颅交流电刺激无法针对多脑区进行功能连接进行调节的弊端
一种利用多导经颅交流电刺激干预酒精成瘾方法

[发明专利]多模态融合的动作识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN201810877125.0在审
发明人：刘家瑛;蒋鸿达;宋思捷;厉扬豪;郭宗明 -专利权人：北京大学;北大方正集团有限公司;北京北大方正电子有限公司
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种多模态融合的动作识别方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：通过预设的单模态待训练数据对至少一个单模态待训练模型进行训练，获得至少一个单模态神经网络模型；在任意两个所述单模态神经网络模型之间添加信息流动连接，获得多模态待训练模型；通过预设的多模态待训练数据对所述多模态待训练模型进行训练，获得多模态神经网络模型；将待识别多模态数据添加至所述多模态神经网络模型中进行识别。从而能够实现对多模态待识别设备的处理，提高神经网络模型的性能。
多模态神经网络模型单模态训练模型训练数据预设计算机可读存储介质多模态数据动作识别流动连接识别设备添加信息融合

[发明专利]多模态目标识别方法和系统-CN202011155537.7有效
发明人：郑丹丹 -专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06V40/70 文献下载
摘要：本公开提供了一种多模态目标识别方法，包括：在多对象场景中对每个对象进行多模态跟踪，以获取每个对象在各个模态下的模态信息；关联所述对象在各个模态下的模态信息以形成所述对象的模态信息集；在所述多对象场景中选择目标；基于所选目标确定所述目标的模态信息集；在所述目标的模态信息集中选择可用的模态信息；以及基于所述可用的模态信息识别所述目标。
多模态目标识别方法系统