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龙图腾网获悉达索系统公司申请的专利虚拟世界中的经验学习获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111898172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010371444.1，技术领域涉及：G06F30/12；该发明授权虚拟世界中的经验学习是由A·雷耶步斯夫;M·布尔克纳福德;M·梅兹格汉尼设计研发完成，并于2020-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟世界中的经验学习在说明书摘要公布了：本发明尤其涉及一种计算机实现的机器学习方法。该方法包括提供场景的测试数据集。测试数据集属于测试域。该方法包括提供域自适应神经网络。域自适应神经网络是对从训练域获得的数据进行学习的机器学习的神经网络。域自适应神经网络被配置用于推断测试域的场景中的空间上能够重构的对象。该方法还包括确定中间域。就数据分布而言，中间域比测试域更接近训练域。该方法还包括通过应用域自适应神经网络，根据在中间域上转移的测试域的场景来推断空间上能够重构的对象。这样的方法构成了用包括空间上能够重构的对象的场景的数据集的改进的机器学习方法。

本发明授权虚拟世界中的经验学习在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的用于域自适应推断的方法，包括： -提供： -属于测试域的真实场景的测试数据集；以及 -域自适应神经网络，所述域自适应神经网络是对从训练域获得的数据进行学习的机器学习的神经网络，所述训练域包括虚拟场景的训练数据集，每个虚拟场景包括一个或多个空间上能够重构的对象，所述域自适应神经网络被配置用于推断所述测试域的真实场景中的空间上能够重构的对象； -确定中间域，就数据分布而言，所述中间域比所述测试域更接近所述训练域，其中，对所述中间域的确定包括对于所述测试数据集的每个真实场景，通过以下操作将所述测试数据集的所述真实场景变换为就数据分布而言更接近所述训练域的另一场景： -根据所述测试数据集的所述真实场景来生成虚拟场景；以及 -将所述测试数据集的所述真实场景与所生成的虚拟场景进行混合，所述混合产生了所述另一场景， 其中，针对所述测试数据集的各个真实场景的所有变换后的另一场景形成所述中间域；以及 -通过应用所述域自适应神经网络，根据在所述中间域上转移的所述测试域的真实场景来推断空间上能够重构的对象。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人达索系统公司，其通讯地址为：法国韦利济－维拉库布莱；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。