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[发明专利]一种可倾转共轴双桨多动力涵道的载人飞行器-CN202110926016.5在审
发明人：吴了泥;江堂;郭峰 -专利权人：福建翔夏腾飞航空科技有限公司
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： B64C27/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种可倾转共轴双桨多动力涵道的载人飞行器，该飞行器为全电动载人飞行器，在飞行操纵方面采用电传操纵系统，由飞行控制模块自主控制三对六发的共轴双桨式动力涵道与机翼上的舵面部件，通过舵控与动力涵道倾转相结合的控制方式，实现在无人驾驶情况下垂直起降、水平巡航等飞行模态转换。该载人飞行器，飞行模态转换便捷，架构稳定，在多涵道螺旋桨的基础上结合固定翼飞行器的优势，兼具垂直起降能力与较高的巡航效率，对于起降场地要求低，在低空通勤、短距货物投递、疫苗运输分配、灾情物资保障等领域具有较强优势
一种可倾转共轴双桨多动力载人飞行器

[发明专利]一种眼底多模态共轴成像系统-CN202310965492.7在审
发明人：邢利娜;何益;叶虹;陈一巍;孔文;史国华 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： A61B3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种眼底多模态共轴成像系统，属于光学成像和生物医学诊断设备领域，包括光学相干模块以及线共焦模块，光学相干模块包括二维振镜；线共焦模块包括扫描振镜，光学相干模块与物镜模块形成光学相干系统，线共焦模块与物镜模块形成线共焦系统
一种眼底多模态共轴成像系统

[发明专利]一种复合式垂直起降长航时无人机-CN201810565572.2在审
发明人：叶川;张练;苏浩秦;周波 -专利权人：彩虹无人机科技有限公司
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： B64C27/28 文献下载
摘要：一种复合式垂直起降长航时无人机，包括机身、机翼、水平尾翼、垂直尾翼、共轴双旋翼、涡轴发动机、离合器、重油发动机和螺旋桨。该无人机具有垂直起降和巡航飞行两种模态。在垂直起降模态，涡轴发动机通过离合器驱动共轴双旋翼转动，由共轴双旋翼产生升力，并进行飞行操纵，重油发动机不工作。在巡航飞行状态，涡轴发动机停止工作，离合器断开，共轴双旋翼桨盘向后倾斜，进入自转状态以减小飞行阻力。此时旋翼产生的升力较小，主要依靠机翼产生的升力。
共轴双旋翼垂直涡轴发动机长航时升力重油发动机复合式模态机翼巡航飞行状态离合器断开离合器驱动垂直尾翼飞行阻力水平尾翼向后倾斜巡航飞行自转状态作业能力离合器飞行螺旋桨机身减小桨盘悬停旋翼巡航转动

[发明专利]一种医用一体化多模态混合成像设备-CN201910568371.2在审
发明人：刘新新 -专利权人：刘新新
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及医疗设备技术领域，且公开了一种医用一体化多模态混合成像设备，包括机体，所述机体上表面的中部固定安装有样品承载装置，所述样品承载装置的正面固定连接有光声成像模块，所述光声成像模块的底部与机体的顶部固定连接该医用一体化多模态混合成像设备，通过限位环和转盘上对应探头之间的相匹配，便于使用者对相应信号进行双模式成像处理，通过共轴光声和超声双模态成像方式便于对成像模块进行相互验证，提高了混合成像的分辨率的精度。
混合成像设备光声成像多模态样品承载装置机体上表面信号处理器一体化转盘光学成像模块双模式成像双模态成像成像模块混合成像活动卡接机体正面控制面板医疗设备正面固定限位杆限位环支撑板分辨率探头超声共轴光声匹配验证

[发明专利]一种基于涡旋电磁波的自适应安全通信装置及方法-CN202111504897.8有效
发明人：卜智勇;刘立刚;周斌 -专利权人：江苏集萃移动通信技术研究所有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： H04K1/00 文献下载
摘要：生成N阵元均匀圆环天线阵列在给定载波频率下的方向辐射系数表格；自适应选择发送人工噪声的轨道角动量模态；发送信号及人工噪声的轨道角动量调制；轨道角动量共轴多模复用传输。将人工噪声复用在非0的模态，不会对合法用户产生干扰，又降低窃听者的信道容量，实现大容量的保密通信。同时根据窃听者的方向角信息，自适应地选择人工噪声的最优模态，最大限度地屏蔽窃听者，提升系统保密性能。在窃听者方向未知时，采用人工噪声模态随机跳变的方式，屏蔽各个方向的潜在窃听者，提升系统保密容量。
一种基于涡旋电磁波自适应安全通信装置方法

[发明专利]一种多模态数据处理方法及系统-CN201910646750.9在审
发明人：陈益强;肖云龙;谷洋;王记伟;吴桐 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提出一种多模态数据处理方法及系统，包括：获取多个多模态数据样本，并将多模态数据样本的质量评价作为特征，将多模态数据样本的模态组合作为标签；以特征为输入，并以标签为训练目标，训练多类分类器模型，得到模态选择模型；获取待处理多模态数据，将待处理多模态数据的特征输入模态选择模型，得到模态组合选择结果，通过将待处理多模态数据中除模态组合选择结果以外的置0，得到修改后的多模态数据；修改后的多模态数据输入指定的多模态机器学习任务模型，将多模态机器学习任务模型的输出结果作为待处理多模态数据的多模态数据处理结果。本发明可以提升低数据质量下的多模态机器学习模型性能。
多模态数据多模态样本机器学习模态选择模态组合任务模型标签机器学习模型数据处理结果多类分类器输出结果数据处理特征输入选择结果训练目标质量评价组合选择除模

[发明专利]一种多模态网络支持拟态系统、方法、装置及存储介质-CN202211612436.7在审
发明人：闫林林;卢东辉;葛俊成;邹涛;张汝云;骆汉光 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种多模态网络支持拟态系统、方法、装置及存储介质，其中系统包括多模态控制器、多模态网元及多模态端设备；多模态控制器连接多个多模态网元，多模态端设备通过多模态网元接入多模态网络；多模态控制器用于完成控制协议的拟态化以及拟态系统的调度实现，多模态控制器中同时运行有多个不同模态的模态转发协议软件，以实现控制面的异构；多模态网元用于完成数据面的拟态化及拟态系统的裁决功能；多模态端设备上运行有多个不同模态的转发平面实现异构。本方法通过将多模态网络实现拟态化改造，从而实现了多模态网络的内生安全。
一种多模态网络支持拟态系统方法装置存储介质

[发明专利]一种基于回路生成的多模态情感分析系统及方法-CN202310706053.4在审
发明人：欧中洪;李镇宇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明提出一种基于回路生成的多模态情感分析系统，包括，特征提取子系统，用于存储多模态原始数据，并将多模态原始数据进行特征提取，得到多模态特征；回路生成特征融合子系统，用于对多模态特征进行融合得到多模态融合特征，以及进行模态的生成得到多模态生成特征；对多模态特征与多模态生成特征以及多模态融合特征进行融合得到混合特征；将多模态生成特征与多模态特征进行互注意力对齐处理，得到强化单模态特征；情感分析子系统，用于对混合特征以及强化单模态特征进行情感分析通过本发明提出的方法，实现了对多模态情感的精准分析。
一种基于回路生成多模态情感分析系统方法

[发明专利]一种基于多模态生成式对抗网络的云图分类方法-CN201810800446.0在审
发明人：刘爽;李梅;张重 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于多模态生成式对抗网络的云图分类方法，该方法包括：对输入多模态云训练样本进行预处理，得到多模态生成式对抗网络输入；基于所述多模态生成式对抗网络输入，训练得到多模态生成式对抗网络；利用训练好的多模态生成式对抗网络产生假的多模态云样本；对多模态云训练样本与假的多模态云样本进行预处理，得到深度多模态云分类模型输入；基于所述深度多模态云分类模型输入，训练得到多模态云分类模型；将多模态云测试样本输入至深度多模态云分类模型中，得到每个多模态云测试样本的类别标签。
多模态生成式分类模型对抗网络预处理测试样本训练样本样本类别标签分类

[发明专利]多模态数据智能分析系统与方法-CN202310904788.8在审
发明人：王中豹;汤小乔;杨鹏辉;吴保国 -专利权人：郑州华商科技有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了多模态数据智能分析系统与方法，属于数据分析技术领域，包括多模态数据导入模块，用于实时采集且导入多模态数据；多模态数据处理模块，用于对多模态数据进行综合性处理，确定出多模态特征数据；多模态数据分析模块，用于对多模态数据进行分析认证，确定出基于多模态特征数据的分析认证报告；多模态数据管控模块，用于对多模态数据进行安全管控；多模态数据存储模块，用于存储多模态认证数据。本发明解决了现有分析单一性数据，不能结合多模态数据进行智能分析，导致数据分析精度低下，且数据分析效果差的问题，本发明可结合多模态数据进行智能分析，提高数据分析精度，且提升数据分析效果。
多模态数据智能分析系统方法

[发明专利]一种多模态核心网转发和调度方法及装置-CN202210812584.7在审
发明人：闫林林;邹涛;衣晓玉 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： H04L47/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态核心网转发和调度方法及装置，所述方法包括多模态流量转发、多模态流量调度和多模态流量监控；所述多模态流量转发，包括多模态端设备的发现和多模态转发路径的规划；所述多模态流量调度，根据多模态的转发时延和转发队列信息，静态调整或动态调整模态报文的转发队列和转发路径；所述多模态流量监控，在多模态流量出节点获取多模态流量在网络中的延时时间和实际转发队列，并定期更新每种模态的预定时延。本发明的多模态核心网转发和调度方法及装置，通过在不同模态报文头中添加转发路径信息，保证模态转发路径的确定性；测量每个节点的转发时延和设定的预定时延做比较来动态调整分给该模态的转发队列。
一种多模态核心转发调度方法装置

[发明专利]面向多模态业务流的公平性调度装置及方法-CN202110938314.6有效
发明人：胡宇翔;李子勇;董永吉;崔鹏帅;伊鹏;李军飞;夏计强;张征;丁瑞浩;傅敏 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： H04L47/2441 文献下载
摘要：本发明属于多模态网络技术领域，具体涉及一种面向多模态业务流的公平性调度装置及方法，该装置包括模态分类器、多模态队列、多模态交换调度中心和交换结构；模态分类器识别不同模态的业务流量，并将其送入不同的模态队列中；多模态队列承载不同的模态业务流，每一个队列标识为一类模态，并将各模态队列的特性上传给多模态交换调度中心；多模态交换调度中心用于统计各模态队列的特性，制定适配多模态业务流的交换调度策略，并向交换结构加载交换调度策略；交换结构接收多模态交换调度中心输出的交换调度策略，并执行交换调度逻辑，开启相应的模态队列，并输出业务流。本发明在满足多模态服务质量的同时，保障多模态业务流之间的公平交换调度。
面向多模态业务公平性调度装置方法

[发明专利]跨模态数据对齐方法、装置、设备和存储介质-CN202211000048.3在审
发明人：钱胜胜;徐常胜;薛迪展 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种跨模态数据对齐方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取目标多模态数据；将目标多模态数据，输入至训练后的跨模态数据表征模型，得到目标多模态数据在共同语义表征空间中的目标多模态数据表征；跨模态数据表征模型是基于多模态数据及多模态数据之间的相似度训练得到的；跨模态数据表征模型用于对多模态数据进行表征；多模态数据之间的相似度作为跨模态数据表征模型训练的监督信息；根据目标多模态数据表征之间的相似度，获得对齐的多模态数据。本发明实施例的方法实现了多模态数据的对齐。
跨模态数据对齐方法装置设备存储介质

[发明专利]一种有监督的快速离散多模态哈希检索方法和系统-CN201811269039.8在审
发明人：张化祥;芦旭;李静;朱磊;刘丽;王振华;郭培莲 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06F16/43 文献下载
摘要：本发明公开了一种有监督的快速离散多模态哈希检索方法和系统，所述方法包括：接收多模态训练数据集，其中每个样本包含成对的多模态数据特征；利用联合的多模态特征映射，将多模态训练数据集投影为联合多模态中间表示；对于多模态训练数据集的联合多模态中间表示，构造有监督的快速离散多模态哈希目标函数；求解所述目标函数，得到哈希函数；接收多模态检索数据集和多模态测试数据集，将其中的样本均投影为联合多模态中间表示，然后根据哈希函数，投影至海明空间得到哈希码；基于哈希码，针对多模态测试数据集中的样本在多模态检索数据集中进行检索。本发明为异构的多模态数据学习离散的哈希码，同时保证了学习效率和检索的精度。
多模态训练数据集中间表示哈希码检索哈希投影样本多模态数据哈希函数检索数据目标函数联合测试数据集多模态特征测试数据学习效率成对的监督求解映射异构保证学习

[发明专利]基于多模态数据融合的安全预警系统-CN202311126201.1在审
发明人：刘勇;吴明玖;申亮;陈继珺;王志敏;张连杰;孙士钢;徐腾;陈玉兰;陈保全;马乐斌 -专利权人：山东航天九通车联网有限公司
申请日： 2023-09-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于多模态数据融合的安全预警系统，属于多模态数据融合技术领域，所述多模态数据融合识别模块用于获取多模态数据融合过程中的运行数据，基于运行数据对多模态数据融合过程中融合完整度进行识别，并将多模态数据融合完整度发送至服务器；所述多模态数据融合反馈模块接收服务器传送的多模态数据融合完整度好的信号，根据多模态数据融合完整度好所对应的数据得到多模态数据反馈端数据，基于多模态数据反馈端数据对多模态数据反馈端的工作状态进行识别，并将多模态数据反馈端的工作状态发送至服务器；所述多模态数据预警模块接收服务器传送的融合完整度差的异常数据信号及多模态数据反馈端工作异常的反馈信号进行预警。
基于多模态数据融合安全预警系统

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