多模态数据融合 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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本发明涉及数据分析处理技术领域，公开一种基于多模态数据的微短剧用户画像分析系统及方法，其包括：数据获取模块，用于获取多模态微短剧用户数据；特征提取模块，用于根据多模态微短剧用户数据进行特征提取，得到若干用户特征；融合模块，用于将若干用户特征输入预训练的分层注意力网络模型中，得到联合特征向量；动态画像生成模块，用于将联合特征向量输入预设的在线深度森林模型，生成动态画像；画像分析模块，用于计算动态画像各维度的沙普利值，根据沙普利值生成画像分析报告。相较于现有技术常采用的单模态数据画像的维度更丰富，本发明通过采用深度森林模型生成动态画像，可随用户偏好及时修改画像。

📄 2025102734972 📂 G06F18_243 👤 玛游(重庆)网络科技有限公司 📅 2025-03-10

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一种基于语义的多模态时空数据关联方法

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本发明公开了一种基于语义的多模态时空数据关联方法，属于地理空间信息系统技术领域。本发明利用所构建的本体模型对数据进行特征-语义映射和概念化的语义表达，有效的对多模态时空数据的复杂语义信息进行统一格式的描述，解决了计算机难以理解数据语义内容信息的问题；同时，基于时空数据的本体语义表达，通过时间、空间和数据内容包含的对象三个因素建立时空数据之间的时间关联、空间关联和内容对象语义关联，有效的进行了多模态时空数据间的关联。本发明方法主要用于多模态时空数据的跨模态检索，为用户提供准确、全面的数据挂链关联处理结果，进而提升跨模态检索性能。

📄 2019107143367 📂 G06F16_901 👤 电子科技大学 📅 2019-08-03

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一种基于众包的异构媒体语义融合方法

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本发明公开了一种基于众包的异构媒体语义融合方法，主要包含三个部分：语义抽取、多模态语义融合、语义存储和分布。本发明采用了众包环境下的异构媒体语义融合方法，可以准确地获取任务主题和用户的历史热点主题，并且本发明完全抛开了物理特性提取，执行了仅仅基于语义领域的检索程序，保证了高精确度和高精度比率。另外，本发明在语义提纯之后保证了精确度的增长以及时间代价的稳定。

📄 2016112451665 📂 G06F16_36 👤 中南大学 📅 2016-12-29

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成功交易案例

🔬

固态锂电池电解质专利包

转让方：中国科学院××研究所
受让方：××新能源科技有限公司
交易类型：独占许可
交易金额：¥320万

🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
受让方：××生物医药有限公司
交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
交易类型：转让
交易金额：¥680万

☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

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一种基于多模态数据的微短剧用户画像分析系统及方法

一种基于语义的多模态时空数据关联方法

一种基于众包的异构媒体语义融合方法

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