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本发明提供了一种基于多模态的会议发言人身份无感确认方法，是基于使用图像、语音、文本多模态的会议时，通过识别发言人表情、发言人声音、发言人讲话风格来确认发言人身份，具体包括基于深度学习模型的表情识别方法、基于人工智能算法的声音识别方法、采用文本聚类算法对于讲话内容进行识别方法。该方法能够实现整个过程全程自动，无需人工干预，通过人工智能算法模型，可以实现无感确认发言人身份，不用人工干预，大大提高了开会和办公的效率，且准确度较高。

📄 2019109683232 📂 G06K9_00 👤 南京摄星智能科技有限公司 📅 2019-10-12

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一种基于拟态对抗学习机制的现场态势未来引导技术

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本发明提供的基于拟态对抗学习机制的现场态势未来引导技术，是在拟态环境中，通常是类真实世界的模拟，通过图像数据建立样本，使用卷积神经网络作为深度学习或深度强化学习中的基础模型可以保证模型能够捕捉到当前环境态势的特征信息。同时，基于对抗样本的学习方法在模型训练过程中生成特定的面向识别模型的攻击样本，用于模型的训练，这种方法只需要少量的标注样本，利用梯度反转层以及领域判别器来实现样本数据的领域迁移，极大减少标注成本，还可以增强模型的鲁棒性，并且提高模型的泛化能力。

📄 2019109574216 📂 G06F30_27 👤 南京摄星智能科技有限公司 📅 2019-10-10

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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

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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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