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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利基于多模态交互的数字技能智能学习平台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：CN120491924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510555203.5，技术领域涉及：G06F3/16；该发明授权基于多模态交互的数字技能智能学习平台是由靳宗振;王琦;付强;郑娟尔;侯非;程永红;李紫鹏;王娜娜;陈萌设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态交互的数字技能智能学习平台在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态交互的数字技能智能学习平台，包括多模态输入接收单元、跨模态意图融合引擎、多维自适应反馈系统以及数字技能知识图谱；该平台通过多模态输入接收单元采集并预处理用户的多种模态信号；跨模态意图融合引擎动态分配模态权重并识别操作意图；多维自适应反馈系统根据用户误差率提供相应的视觉、触觉及语音反馈；数字技能知识图谱基于用户交互行为数据生成个性化学习轨迹。本发明实现了多模态交互下的学习意图精确识别，提供了沉浸式学习体验，并通过数据驱动的个性化学习路径规划提高了数字技能学习效率和用户满意度，有效解决了传统数字技能学习中的交互单一、反馈滞后和学习路径固定等问题。

本发明授权基于多模态交互的数字技能智能学习平台在权利要求书中公布了：1.基于多模态交互的数字技能智能学习平台，其特征在于，所述平台包括：多模态输入接收单元、跨模态意图融合引擎、多维自适应反馈系统以及数字技能知识图谱； 所述多模态输入接收单元用于采集并预处理用户的语音指令信号、手势操作信号、眼动追踪信号及触觉输入信号中的至少两种模态信号； 所述跨模态意图融合引擎包括：权重分配单元和操作意图识别单元； 所述权重分配单元基于用户历史交互数据，为当前学习任务下各输入模态分配动态权重，其中各模态权重之和为1且均为非负值；所述权重通过综合考虑各个模态的历史准确率、任务复杂度参数及模态优先级系数计算得出； 所述操作意图识别单元根据各模态信号及其对应权重计算复合操作指令； 所述跨模态意图融合引擎包括：模态冲突检测单元，用于识别同一时间窗口内不同模态输入指令间的矛盾，通过计算不同模态预期操作向量间的距离判断是否超过预设冲突阈值； 通过计算不同模态预期操作向量间的距离判断是否超过预设冲突阈值的具体方法为：通过函数：，量化同一时间窗口内不同模态预期操作向量间的距离，和分别表示不同模态和的预期操作向量，当时，判定不同模态之间存在冲突； 为预设冲突阈值：； 其中，表示模态和模态在过去次交互中的历史冲突均方根值；和分别为模态和模态的当前权重；为任务复杂度因子，用于在复杂任务中增加阈值容忍度，，表示当前学习任务的估计完成步骤数，取值范围1-10，表示任务分支因子，即每个步骤平均的操作选择数，取值范围1-5；综合考虑任务的长度和宽度复杂度，范围为[0.1,5]；为历史波动系数，为权重影响系数，为任务复杂度系数； 所述多维自适应反馈系统包括视觉反馈单元、触觉反馈单元及语音反馈单元，根据实时误差率调整反馈模态组合； 所述数字技能知识图谱包含技能点集合、技能点间关联边集合及关联强度权重矩阵，用于结合用户交互行为数据生成个性化学习轨迹。

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