数据空间研究院张纪康获国家专利权
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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利自适应跨模态注意力与知识保持多模态数据融合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：CN120805079B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511299436.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权自适应跨模态注意力与知识保持多模态数据融合方法是由张纪康;滕越设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本自适应跨模态注意力与知识保持多模态数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型的数据融合技术领域，具体涉及自适应跨模态注意力与知识保持多模态数据融合方法。该方法包括以下步骤：对多模态数据进行预处理与时空语义对齐；通过模态特异性编码器提取特征，并投影至统一嵌入空间；利用自适应跨模态注意力模块动态学习模态重要性权重，在Transformer层内融合特征；通过知识保持层的门控机制控制多模态信息回流，防止灾难性遗忘；动态生成跨模态交互图，量化模态间依赖关系。本发明引入了一种自适应跨模态注意力与知识保持框架，该框架利用大模型骨干动态融合来自不同模态的信息，同时明确地解决灾难性遗忘问题并增强可解释性。
本发明授权自适应跨模态注意力与知识保持多模态数据融合方法在权利要求书中公布了：1.自适应跨模态注意力与知识保持多模态数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对多模态数据进行预处理与时空语义对齐； S2、通过模态特异性编码器提取特征，并投影至统一嵌入空间； S3、利用自适应跨模态注意力模块动态学习模态重要性权重，在Transformer层内融合特征； S4、通过知识保持层的门控机制控制多模态信息回流，防止灾难性遗忘； 所述步骤S4中知识保持层的门控机制包括： 计算门控标量：； 计算残差更新：； 更新隐藏状态：； S5、动态生成跨模态交互图，量化模态间依赖关系；所述步骤S5中跨模态交互图的构建方式为： 节点为各模态的令牌序列； 边权重由归一化后的跨模态注意力分数决定： ； ； ； S6、基于融合后的表征训练输出任务预测结果。
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