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  • 本发明公开了一种融合多模态感知的音箱交互系统及其实现方法,包括有:系统通过语音、图像、触摸和动作感知模块接收多模态输入,并将信号传送至数据融合模块,利用深度学习算法分析用户意图;根据意图,系统通过语音、触摸或图像反馈,并根据环境感知自动调整...
  • 本发明公开了一种基于上下文增强与交叉注意力的多模态情感分析方法及系统,旨在解决现有多模态情感分析方案中多模态特征融合不充分和上下文信息利用不足所导致的情感分析精度不高的问题。该系统包括特征提取模块、模态内上下文增强(ICE)模块、模态对齐与...
  • 本发明公开一种航天器多源异构数据智能融合分析与决策支持系统及方法,包括航天器多源异构数据智能融合分析与决策支持系统和航天器多源异构数据智能融合分析与决策支持方法。系统包括包括动态适配接入层、统一语义建模层、时空语义融合引擎、数字孪生协同决策...
  • 本发明公开了基于红外传感测温数据校准的三维温度场构建系统及方法,属于温度场预测技术领域,解决了现有神经网络模型在处理复杂的非线性关系时存在过拟合的问题,且单一的神经网络模型在面对不同场景和数据时泛化能力有限的问题,所述方法包括对输入变量进行...
  • 本发明公开基于互信息约束的多模态融合序列推荐方法及系统,包括:步骤一:收集训练用户历史购买的物品对应的图像数据和文本数据;步骤二:将所述图像数据和所述文本数据输入到预设的多模态融合模型中,得到融合特征;步骤三:基于推荐损失函数对多模态融合模...
  • 本发明涉及人工智能领域,一种基于图像信道分组的医疗大模型多模态对齐处理方法。目的在于解决现有CLIP基础架构在医疗影像中细节特征捕捉不足和多模态对齐不精确的技术问题。主要方案包括将全尺度医学图像输入至ResNet主干网络,通过conv1到c...
  • 本发明公开基于多层次语义与视觉增强的多模态装备实体识别方法,涉及信息处理领域。该基于多层次语义与视觉增强的多模态装备实体识别方法提出了一种基于多层次语义与视觉增强的多模态装备实体识别方法,该方法通过整合文本和图像两种模态的信息,实现对装备实...
  • 本发明公开了一种基于边缘计算的车联网动态数据融合处理方法,涉及车辆网与智能交通技术领域,包括S1、通过传感器从车辆中获取当前位置、速度和驾驶行为数据,结合环境传感器采集的周边交通信息,融合形成车辆状态向量,得到当前行驶状态的综合描述;S2、...
  • 本发明提供了一种多模态数据的异常检测方法和系统。实现方案为:对多模态数据中各个模态数据分别进行编码,得到多模态数据中各个模态数据对应的特征向量;基于多头注意力机制,对各个模态数据对应的特征向量进行融合,得到统一特征向量;通过孤立森林算法对统...
  • 本申请提供一种陷车识别方法、电子设备及车辆,属于车辆状态识别技术领域,通过确定视觉先验特征对车辆当前所处环境进行语义理解,从图像中推理出陷车的可能性,引入图像语义模态的特征信息。通过确定轨迹片段特征对车辆的异常轨迹进行检测,从动力学表现中推...
  • 本申请提出一种面向时间序列预测任务的基础模型构建方法,包括:构建Patch划分层,用于采用结合时域与频域统计特征的上下文窗口自适应机制,对输入时间序列进行切割,生成重叠的时间段;构建嵌入层,用于将处理后的时间序列转换为嵌入表示,并通过线性投...
  • 本申请涉及一种基于多源数据的光伏发电数据预测方法和装置,所述方法包括:获取光伏电站的多源数据;对所述多源数据进行预处理,以得到时空一致的预处理后的多源数据;对预处理后的多源数据进行特征提取与融合,生成多源数据特征表示;将所述多源数据特征表示...
  • 本申请提供一种业务预测模型的训练方法、消息告警方法及存储介质。涉及模型训练的技术领域。该方法包括:获取目标场景对应的多个样本,样本包括第一时段内目标场景下的第一业务数据和设备运行数据、以及第二时段内目标场景下的多个第二业务数据;针对任意一个...
  • 本发明公开一种基于多尺度特征提取与动态注意力融合的钟差预测方法。所使用的预测模型包括多尺度特征提取层、双分支时序建模层和动态注意力融合层;多尺度特征提取层提取输入序列的低频特征、过渡特征和高频特征,进一步生成三种差异特征,将所有差异特征与低...
  • 本发明公开一种多传感器数据融合的低延时发布与订阅方法,包括步骤:1、数据处理模块通过数据传输协议从各种传感器获取原始的传感器数据,引入时间戳机制使每种传感器在采集数据时均附带时间戳,利用时间同步模型根据时间戳对不同传感器数据进行对齐;2、通...
  • 本发明公开了一种基于离散小波变换CLIP‑StableDiffusion模型的多模态地质特征融合方法和系统。通过差异化小波变换重构多模态地质数据—地震与沉积数据采用Daubechies小波提取低频趋势,沉积数值模拟与测井数据采用Coifle...
  • 本发明涉及一种基于多模态情感识别的儿童社交能力训练方法,包括:采集目标儿童的多模态原始信号,其中,所述多模态原始信号包括面部表情数据、语音数据、生理数据;对所述多模态原始信号进行特征提取并进行加权融合,获取综合情感特征向量;将所述综合情感特...
  • 本发明的实施例提供了一种后融合感知方法、装置、电子设备、可读存储介质和芯片,其中,后融合感知方法,包括:确定多个异构传感器的采集数据;分别对每个异构传感器的采集数据进行预处理和特征提取,确定对应于每个异构传感器的感知结果;确定至少一个障碍物...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体为一种基于动态权重融合的多模态数据处理方法及系统,包括:获取多模态数据并进行标准化预处理;构建基于注意力机制的动态权重模型,构建跨领域知识图谱,根据动态权重系数矩阵对多模态特征进行加权融合;建立实时反馈机制,...
  • 本发明涉及人机交互、计算神经科学、情感计算与人工智能技术领域,具体是一种用于优化人机协作的情感计算生理认同度量化方法及系统,包括:获取多通道生理时序数据,多通道生理时序数据包含人群在至少两种不同交互模式下被记录的生理信号;采用分层对比自监督...
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