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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于深度学习的数字展会产品展示方法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：CN120215704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510276060.4，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于深度学习的数字展会产品展示方法是由陈颖莉;袁朝晖设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的数字展会产品展示方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的数字展会产品展示方法，包括S1、构建自演进式动态特征优化网络，通过特征自适应迭代优化动态聚合精度；S2、基于全息信息多模态融合引擎，生成统一的动态展示语义模型；S3、结合环境状态和展示目标实时更新个性化展示意图模型；S4、基于展览路径优化策略，实现展品展示路径的实时调整；S5、采用量子化细节增强生成技术，生成全方位的展品细节虚拟展示效果；S6、基于时空感知的交互预测机制，实现多维度展示内容的动态推送与推荐；S7、构建轻量化量子增强分类模型，实现高效的展品动态展示管理；S8、构建展品在虚拟展览空间中的沉浸式多维展示效果。本发明具备用户交互体验优越及展览管理效率高的优点。

本发明授权一种基于深度学习的数字展会产品展示方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数字展会产品展示方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建自演进式动态特征优化网络，以多维数据流为输入，动态捕捉展品在时空环境中的变化特征，通过特征自适应迭代优化动态聚合精度； S2、基于全息信息多模态融合引擎，将视觉全息流、自然语言语义流及触觉反馈数据在多模态空间中进行深度对齐与融合，生成统一的动态展示语义模型； S3、通过高维交互意图引导机制，基于用户交互行为的多维意图解析与预测，结合环境状态和展示目标实时更新个性化展示意图模型； S4、基于深度强化学习的展览路径优化策略，利用深度确定性策略梯度算法，通过状态空间中用户行为和环境反馈的连续建模，实现展品展示路径的实时调整； S5、采用量子化细节增强生成技术，结合展品特征信息与动态虚拟环境，生成全方位的展品细节虚拟展示效果； S6、通过基于时空感知的交互预测机制，通过对用户交互时序、展览场景动态及个体行为意图进行实时建模，实现多维度展示内容的动态推送与推荐； S7、构建轻量化量子增强分类模型，利用自监督学习对跨域展品数据进行精准分类，实现高效的展品动态展示管理； S8、基于虚拟仿真映射的展品重塑方法，通过跨域数据生成与动态环境映射技术构建展品在虚拟展览空间中的沉浸式多维展示效果。

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