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[发明专利]评论有用性确定方法及装置-CN202110858402.5在审
发明人：刘俊浩;海振;邴立东 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取目标对象的描述信息及针对目标对象的多模态评论信息集合；针对多模态评论信息集合中的每条评论信息，确定评论信息与描述信息中的同模态信息，第一跨模态信息和第二跨模态信息，同模态信息中包括：分别位于描述信息和评论信息中且属于同一模态的信息；第一跨模态信息中包括：分别位于描述信息和评论信息中且属于不同模态的信息；第二跨模态信息中包括：评论信息中属于不同模态的信息；确定同模态信息的第一一致性关系，第一跨模态信息的第二一致性关系和第二跨模态信息的第三一致性关系；基于第一、第二、第三一致性关系，确定多模态评论信息集合中每条评论信息的有用性。
评论有用确定方法装置

[发明专利]多模态次同步振荡的自适应阻尼控制方法及装置-CN201610807996.6有效
发明人：谢小荣;张传宇;刘华坤 -专利权人：清华大学
申请日： 2016-09-07 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态次同步振荡的自适应阻尼控制方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取控制系统中滤波后的多个反馈信号；根据滤波后的多个反馈信号得到多振荡模态中每个振荡模态的幅值与衰减率；根据多振荡模态中每个振荡模态的幅值与衰减率自适应地调整控制系统中多振荡模态中每个振荡模态的增益值；根据所述每个振荡模态的增益值进行限幅，进而在多振荡模态中每个振荡模态间分配容量。该控制方法可以兼顾多振荡模态，自动适应扰动大小，在多模态间分配控制容量，实现变增益控制，避免补偿信号的深度限幅。
多模态次同步振荡自适应阻尼控制方法装置

[发明专利]一种数据增强方法、装置、设备及存储介质-CN202110913888.8在审
发明人：梁涛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据增强方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，在该方法中，将第一综合模态数据集合划分为至少两个不同模态的单模态数据集合，每个第一综合模态数据包括至少两个不同模态的单模态数据然后针对每个第一综合模态数据，确定第一综合模态数据中的各个目标单模态数据，分别与对应的单模态数据集合中其他各个单模态数据的相似度。再基于获得的各个相似度从各个目标单模态数据对应的单模态数据集合中，分别确定各个目标单模态数据对应的候选单模态数据集合，再对获得的各个候选单模态数据集合进行共享，确定新综合模态数据，实现了对少量已有的综合模态数据的数据增强，提高了扩充综合模态数据的效率和准确性。
一种数据增强方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深层模型的跨模态检索方法-CN201410800393.4有效
发明人：李睿凡;张光卫;鲁鹏;芦效峰;冯方向;李蕾;刘咏彬;王小捷 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2014-12-18 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深层模型的跨模态检索方法，该方法包括利用特征提取方法分别获得目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量；目标检索模态的低级表达向量分别与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量，通过堆叠对应的受限波尔兹曼机Corr‑RBMs深层模型获得目标检索模态的高级表达向量和检索库中每一个被检索模态的高级表达向量；利用目标检索模态的高级表达向量和检索库中每一个被检索模态的高级表达向量计算目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的距离；将检索库中与目标检索模态距离最近的至少一个被检索模态确定为与目标检索模态匹配的对象。
一种基于深层模型跨模态检索方法

[发明专利]一种模态信息补全方法、装置及设备-CN202010582370.6在审
发明人：李太松;李明磊;吴益灵;怀宝兴;袁晶 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：一种模态信息补全方法、装置及设备，本申请中，补全装置先获取模态信息组，该模态信息组包括至少两个模态信息；之后，补全装置可以根据该模态信息组的属性，判断该模态信息组中第一模态信息是否缺失部分或全部；之后，基于预设的特性向量映射关系，根据模态信息组中第二模态信息的特征向量确定第一模态信息的目标特征向量。补全装置利用第二模态信息的特征向量确定的该第一模态信息的目标特征向量更贴近与第一模态信息真实的模态信息，保证了第一模态信息的目标特征向量的准确性。
一种信息方法装置设备

[发明专利]多媒体信息处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210220964.1在审
发明人：张宇;吴翔;何源 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本公开通过将多媒体信息中的每个模态信息输入与该模态信息对应的特征提取网络中，多个模态信息中存在至少一个目标模态信息，针对每个目标模态信息，可以通过该目标模态信息对应的特征提取网络中的预设计算层对该目标模态信息的特征信息和至少一个其他模态信息的特征信息进行融合处理由于在每个模态信息的特征信息被提取的过程中，对不同模态信息的特征信息进行融合即模态间的特征融合，因此，保证了每个模态信息中的部分信息在丢失之前就可以进行模态间的特征融合。由于充分利用了多个模态信息之间的相关性，从而实现了更有效的信息融合，因此可以准确识别出多媒体信息中存在的风险。
多媒体信息处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于动态融合机制的多模态词汇表示方法-CN201710577334.9有效
发明人：王少楠;张家俊;宗成庆 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2017-07-14 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明的多模态词汇表示方法包括分别计算待表示词汇在文本模态中的文本表示向量、以及待表示词汇在视觉模态中的图片表示向量；将文本表示向量输入预先建立的文本模态权重模型，得到文本表示向量在文本模态中的权重；将图片表示向量输入预先建立的视觉模态权重模型，得到图片表示向量在图片模态中的权重；根据文本表示向量、图片表示向量以及分别与文本表示向量和图片表示向量对应的权重，计算得到多模态词汇表示向量。其中，文本模态权重模型为输入为文本表示向量、输出为文本表示向量在对应文本模态中的权重的神经网络模型；视觉模态权重模型为输入为图片表示向量、输出为图片表示向量在对应视觉模态中的权重的神经网络模型。
一种基于动态融合机制多模态词汇表示方法

[发明专利]模态窗口的控制方法、装置、设备及存储介质-CN202111554938.4在审
发明人：徐远;杨杰 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本公开公开了一种模态窗口的控制方法、装置、设备及存储介质。获取模态窗口的结构体，并将获取的模态窗口的结构体添加至模态栈中；基于创建的循环更新事件对当前界面中的窗口状态更新时，提取系统消息队列中的系统事件；其中，所述窗口包括模态窗口和/或非模态窗口；若所述当前界面中存在模态窗口，则判断所述模态窗口与所述模态栈栈顶结构体指向的窗口是否相同；若相同，则控制处于栈顶的所述模态窗口对所述系统事件进行处理。本公开实施例提供的模态窗口的控制方法，可以保证在打开模态窗口的情况下，帧循环更新的执行，从而实现在模态窗口下对其他窗口进行重绘和数据更新等行为。
窗口控制方法装置设备存储介质

[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]多模态时域信号模态分离、阻尼参数辨识方法及存储介质-CN201810998861.1有效
发明人：边杰;陈亚农;王平;唐广;徐友良 -专利权人：中国航发湖南动力机械研究所
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态时域信号中各模态的分离方法、各模态的阻尼参数辨识方法以及存储介质，本发明的分离方法包括：采用布谷鸟搜索算法对变分模态分解方法的输入参数中的二次惩罚因子和带宽进行优化，获得优化的输入参数；使用变分模态分解方法并将优化的输入参数作为变分模态分解方法的输入参数对目标信号进行分解，获得包含在目标信号中的所有单模态时域信号，其中，目标信号为多模态时域信号。本发明的分离方法采用CS算法优化二次惩罚因子α和带宽τ，有利于实现多模态时域信号中各模态的准确分离，分离过程中无模态混叠现象发生，为下一步的模态阻尼参数辨识奠定了基础。本发明辨识方法能够有效降低误差，提高模态阻尼的辨识精度。
多模态时域信号分离阻尼参数辨识方法存储介质

[发明专利]模态框显示方法、装置、设备及存储介质-CN202111139502.9在审
发明人：廖宏军;刘小双;叶佩玉;陈军;冯建设;刘桂芬;朱瑜鑫;王春洲;高翠娜;刘锦 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F9/451 文献下载
摘要：本申请公开了一种模态框显示方法、装置、设备及存储介质，所述模态框显示方法包括：在开发目录中创建组件文件，并在所述组件文件引入模态框组件，配置所述模态框组件对应的功能样式，获得优化模态框，对所述优化模态框进行分块处理，获得各分块模态框，将各所述分块模态框进行打包分块上传至服务端，以供所述服务端基于各所述分块模态框，生成共享分块模态框组件，以在所述共享分块模态框组件中拉取共享分块模态框显示在页面中。本申请解决由于需对每个功能模块分别进行创建模态框，导致项目开发效率较低，以及各个功能模块对应的模态框展示风格不统一的技术问题。
模态框显示方法装置设备存储介质

[发明专利]一种调整模态框位置的方法及装置-CN201811407137.3在审
发明人：魏志伟 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06F8/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种调整模态框位置的方法，包括：在Bootstrap Table表格生成过程中判断当前表格是否存在于模态框中；如果判断当前表格存在于模态框中，调用预设的调整函数调整所述模态框的偏移量。本申请还公开了一种调整模态框位置的装置。本申请公开的调整模态框位置的方法及装置，如果在Bootstrap Table表格生成过程中判断当前表格存在于模态框Modal中，则调用预设的调整函数调整所述模态框的偏移量，从而可以自动地调整模态框的位置
调整模模态框位置表格生成调整函数偏移量预设调用申请自动地

[发明专利]一种跨模态图像的合成方法-CN202110301849.2在审
发明人：曹国刚;刘顺堃;毛红东;孔德卿;李梦雪;朱信玉;王一杰;张术;李思诚 -专利权人：上海应用技术大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨模态图像的合成方法，包括：S1：接收不同模态的数据集，对各数据集中的图像数据进行预处理；S2：基于GAN神经网络中的GAN生成器和GAN判别器，将空洞卷积网络嵌入到U‑Net网络中形成Du‑Net生成器；S3：将训练集中的第一模态图像数据、第二模态图像数据输入到Du‑Net生成器中，得到第二合成模态图像数据；S4：将第二合成模态图像数据和第二模态图像数据输入到GAN判别器，生成跨模态图像合成模型；S4：将第一模态图像数据、第二模态图像数据输入到跨模态图像合成模型中，输出第二合成模态图像数据。本发明通过以GAN结构改进的Du‑Net生成器，有效提升伪模态图像的可信度，尤其是减小了伪模态图像与真实模态图像之间的平均绝对误差。
一种跨模态图像合成方法

[发明专利]一种跨模态上下文编码的对话情感识别方法及系统-CN202210377011.6在审
发明人：李太豪;阮玉平;张晓宁;黄剑韬;郑书凯 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种跨模态上下文编码的对话情感识别方法及系统，该方法包括：步骤S1，将多轮对话中每条语句对应的视频模态、音频模态及文本模态信息分别进行编码，得到各语句对应的视觉模态、语音模态及文本模态表征向量序列；步骤S2，将多轮对话的视觉模态表征向量序列、语音模态表征向量序列及文本模态表征向量序列分别进行模态内的上下文编码，得到对话中各语句的单模态上下文编码表征；步骤S3，将对话中各语句的单模态上下文编码表征进行两两组合编码，得到对话中各语句跨模态融合的上下文编码；步骤S4，将跨模态融合的上下文编码表征进行自适应的信息汇总，并对语句的情感类别进行判断。
一种跨模态上下文编码对话情感识别方法系统

[发明专利]一种基于特定模态语义空间建模的跨模态相似性学习方法-CN201710684763.6有效
发明人：彭宇新;綦金玮 -专利权人：北京大学
申请日： 2017-08-11 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F16/43 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特定模态语义空间建模的跨模态相似性学习方法，包括以下步骤：1.建立跨模态数据库，其中包含多种模态类型数据，并将数据库中的数据分为训练集、测试集和验证集。2.针对跨模态数据库中的每种模态类型，构造针对该特定模态的语义空间，将其他模态类型数据投射到该语义空间，得到针对该特定模态的跨模态相似度。3.将从不同模态语义空间得到的针对特定模态的跨模态相似度进行融合，得到最终跨模态相似度。4.取测试集中的任意一种模态类型作为查询模态，以另一种模态类型作为目标模态，计算查询样例和查询目标的相似性，根据相似性得到目标模态数据的相关结果列表。本发明能够提高跨模态检索的准确率。
一种基于特定语义空间建模跨模态相似性学习方法

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