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[发明专利]基于Transformer算法的单模态标签生成和多模态情感判别方法-CN202210037389.1在审
发明人：师飘;胡敏;时雪峰;李泽中;任福继 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer算法的单模态标签生成和多模态情感判别方法，包括：1获取多模态非对齐数据集，并进行预处理得到对应模态的嵌入表达特征；2建立ITE网络模块，提取模态内特征；3单模态标签预测和多模态情感决策判别标签的融合生成；4建立模态间BTE网络模块和模态增强MTE网络模块，并经过全局自注意力STE网络模块获取模态间特征和模态增强特征；5获取多模态情感深层预测的标签。本发明对目前多模态数据集仅有一个多模态标签的情况，通过自监督的带权投票机制进行决策融合产生单模态标签，基于多种跨模态TE的使用，使得模态之间数据充分交互，从而能提升多模态情感判别的精度。
基于 transformer 算法单模标签生成多模态情感判别方法

[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]一种确定车辆整备车身噪声传递函数的方法和系统-CN202110288772.X在审
发明人：包键;陈良松;宋俊;李志高 -专利权人：广州汽车集团股份有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种确定车辆整备车身噪声传递函数的方法和系统，其中该方法包括：获取车辆整备车身结构模态测试中每一设定的结构模态阶数对应的第一模态频率和第一模态阻尼，根据第一模态频率和第一模态阻尼确定最终结构模态频率和最终结构模态阻尼，以及获取车辆声腔模态测试中每一设定的声腔模态阶数对应的第二模态频率和第二模态阻尼，根据第二模态频率和第二模态阻尼确定最终声腔模态频率和最终声腔模态阻尼；根据最终结构模态频率和最终结构模态阻尼以及最终声腔模态频率和最终声腔模态阻尼计算获得所述车辆整备车身噪声传递函数
一种确定车辆整备车身噪声传递函数方法系统

[发明专利]多模态特征的获取方法、装置及电子设备-CN202210994209.9在审
发明人：袁宇辰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种多模态特征的获取方法、装置及电子设备；方法包括：对视频‑文本对中的视频进行模态特征提取，得到视频模态特征，并对所述视频‑文本对中的文本进行模态特征提取，得到文本模态特征；将所述视频模态特征和所述文本模态特征进行拼接，得到拼接特征；对所述拼接特征进行至少两次线性映射，得到至少两个线性映射特征；结合所述至少两个线性映射特征，确定中间模态特征；对所述中间模态特征、所述文本模态特征及所述视频模态特征进行模态融合，得到所述视频‑文本对的多模态特征。通过本申请，能够有效提高多模态特征的跨模态表征性能的同时，提升多模态特征的单模态表征性能。
多模态特征获取方法装置电子设备

[发明专利]活体检测模型的训练方法、活体检测方法和系统-CN202310450231.1在审
发明人：李宇明;朱军;丁菁汀;李亮 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/096 文献下载
摘要：本说明书提供的活体检测模型的训练方法、活体检测方法和系统，获得多模态训练数据和主模态对应的单模态训练数据，所述多模态训练数据可以包括多个模态的训练数据，所述多个模态包括主模态和至少一个辅助模态，然后，基于多模态训练数据，对至少一个辅助模态中每一辅助模态对应的预设第一活体检测模型进行训练，得到每一辅助模态对应的辅助活体检测模型，以及基于多模态训练数据、单模态训练数据和辅助活体检测模型，对主模态对应的预设第二活体检测模型进行多模态知识蒸馏，得到目标活体检测模型；该方案可以提升主模态对应的目标活体检测模型的训练精度，进而提升活体检测的准确率。
活体检测模型训练方法系统

[发明专利]面向不确定模态缺失的多模态情感分析方法及系统-CN202310081044.0有效
发明人：刘志中;周斌;初佃辉;孟令强;孙宇航 -专利权人：烟台大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提出了面向不确定模态缺失的多模态情感分析方法及系统，涉及数据处理技术领域，具体方案包括：获取带有不确定缺失的多模态数据，包括三种模态：文本、视觉和音频；通过训练后的多模态情感分析网络处理所述三种模态数据，以生成并输出最终的情感分类；本发明基于模态翻译模块，将视觉和音频模态翻译成文本模态，提高视觉和音频模态质量并且能够捕获不同模态之间的深层交互；通过对完整模态进行预训练，得到完整模态的联合特征来指导缺失模态的联合特征向完整模态的联合特征逼近，不需要考虑有哪种模态缺失，只需要向完整模态的联合特征向量逼近即可，具有更强的通用性。
面向不确定缺失多模态情感分析方法系统

[发明专利]基于聚类分析与数据融合的模态参数自动识别方法-CN202210049092.7在审
发明人：王鹏军;韩亮 -专利权人：北京源清慧虹信息科技有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于聚类分析与数据融合的模态参数自动识别方法，包括：通过SSI算法对桥梁结构的加速度数据进行模态参数识别，获得桥梁结构的第一模态参数识别结果；利用聚类算法对第一模态参数识别结果进行分析确定桥梁结构的稳定模态；采用EFDD算法对测量数据进行分析，并在桥梁结构的稳定模态的邻域范围内进行模态参数识别，获得桥梁结构的第二模态参数识别结果；针对第一模态参数识别结果和第二模态参数识别结果分别进行模态置信度检验，获得第一有效模态和第二有效模态；针对第一有效模态和第二有效模态进行温度修正；将修正温度影响后的第一有效模态和第二有效模态进行融合得到桥梁结构的模态参数识别结果。
基于聚类分析数据融合参数自动识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的医学图像合成装置-CN202210341004.0在审
发明人：彭勃;周承乾;雷建军;刘秉正;张哲 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的医学图像合成装置，包括：缺失模态自重建模块，用于将缺失模态图像作为输入以重建模态图像，通过约束缺失模态图像和重建模态图像之间的一致性，生成多级模态特征；缺失模态多级特征嵌入的合成机制，用于通过嵌入缺失模态图像的多级模态特征到合成过程中以引导源模态图像到缺失模态图像的转换，合成缺失的目标模态图像一；高斯分布嵌入的合成机制，利用高斯分布向量学习表征缺失模态多级特征的缺失模态信息向量以引导源模态图像到缺失模态图像的转换，合成缺失的目标模态图像二；总体损失函数机制由图像重建损失、向量分布KL散度损失、生成对抗损失构成，基于总体损失函数对缺失的目标模态图像一、二进行合成，输出最终的医学图像。
一种基于深度学习医学图像合成装置

[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]一种用于视频讽刺分析的类脑跨模态信息交互融合方法-CN202310139115.8在审
发明人：姚方龙;李树超;张泽群;田昌元;李晓宇;金力;刘庆;马豪伟;关世昌 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理领域，特别是涉及一种用于视频讽刺分析的类脑跨模态信息交互融合方法。所述方法包括以下步骤：S100，获取目标视频的图像模态特征、文本模态特征和语音模态特征；S200，对目标视频的图像模态特征、文本模态特征和语音模态特征进行模态内和模态间的交互，得到目标视频的图像模态、文本模态和语音模态对应的特征向量；S300，分别对目标视频的图像模态、文本模态和语音模态对应的特征向量进行拼接、自注意力和注意力池化处理，得到目标视频的图像模态、文本模态和语音模态对应的目标矩阵和目标向量；S400，利用所述目标向量对目标视频是否为讽刺视频进行判断
一种用于视频讽刺分析类脑跨模态信息交互融合方法

[发明专利]一种高灵敏度位移检测方法及位移传感器-CN202210486545.2在审
发明人：李青松;路阔;肖定邦;吴学忠;席翔;张勇猛 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G01B17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高灵敏度位移检测方法，包括如下步骤：建立位移传感器中谐振器在模态A与模态B耦合时模态A的振动位移模型；激发谐振器的模态A与模态B，并使模态A与模态B耦合，获取当前模态B的第一频率；通过谐振器的模态A来敏感外部的位移信息，使模态B的谐振频率发生偏移，并获取当前模态B的第二频率；基于第一频率与第二频率得到模态B的频率变化量，得到模态A的位移量。本发明应用于位移检测领域，利用模态耦合效应的机理，利用一个模态对另一个模态振动响应的影响规律，通过检测模态的频率偏移量来实现对耦合模态振动位移的高灵敏度检测，对探索和研发高灵敏度的微小位移检测技术有着重要的意义
一种灵敏度位移检测方法传感器

[发明专利]对齐模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202210208340.8在审
发明人：林镇溪;张子恒 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：该方法包括：获取至少两个样本知识图谱，样本知识图谱中的节点对应包括第一模态数据和第二模态数据；获取第一模态数据对应的第一模态特征表示；获取第二模态数据对应的第二模态特征表示；在模态内对第一模态特征表示进行对比分析，对第二模态特征表示进行对比分析，得到模态内损失；在模态间对第一模态特征表示和第二模态特征表示进行对齐分析，得到模态间损失；以模态内损失和模态间损失对对齐模型进行训练，得到目标对齐模型。通过以上方式，利用模态内和模态间的交互关系，提高对齐模型的训练效果。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
对齐模型训练方法装置设备介质程序产品

[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]一种基于压电双模态谐振器的双通带滤波器-CN201911165567.3在审
发明人：孙成亮;邹杨;刘炎;高超;谢英;徐沁文 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： H01P1/20 文献下载
摘要：本发明涉及微电子技术，具体涉及一种基于压电双模态谐振器的双通带滤波器，包括至少一个串联压电双模态谐振器和至少一个并联压电双模态谐振器；串联压电双模态谐振器和并联压电双模态谐振器具有厚度纵向模态和厚度剪切模态两种模态；串联压电双模态谐振器的厚度剪切模态和并联压电双模态谐振器的厚度剪切模态形成第一单通带滤波器；串联压电双模态谐振器的厚度纵向模态和并联压电双模态谐振器的厚度纵向模态形成第二单通带滤波器。该双通带滤波器同时利用压电谐振器的厚度纵向模态和厚度剪切模态两种模态，实现了单个滤波器的双频段通信，可以有效减小滤波器的数量，使移动通信设备更加小型化。
一种基于压电双模谐振器双通带滤波器