富士膠片商業創新有限公司劉瓊獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉富士膠片商業創新有限公司申請的專利用于從傳感器自動學習的方法和計算機可讀介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113177572B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011313639.7，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權用于從傳感器自動學習的方法和計算機可讀介質是由劉瓊;張艷霞;呂淯鼎;朱延俊設計研發完成，并于2020-11-20向國家知識產權局提交的專利申請。
本用于從傳感器自動學習的方法和計算機可讀介質在說明書摘要公布了：用于從傳感器自動學習的方法和計算機可讀介質。一種計算機實現的方法包括：接收與第一模態關聯的第一輸入以及與第二模態關聯的第二輸入；利用卷積神經網絡CNN處理所接收的第一輸入和第二輸入，其中，第一組權重用于處理第一輸入，并且第二組權重用于處理第二輸入；基于應用第一組權重、第二組權重和共現的存在的損失函數來確定第一輸入和第二輸入中的每一個的損失；生成共享特征空間作為CNN的輸出，其中，基于與第一輸入和第二輸入中的每一個關聯的損失來確定共享特征空間中與第一輸入和第二輸入關聯的單元之間的距離；以及基于共享特征空間，提供輸出。
本發明授權用于從傳感器自動學習的方法和計算機可讀介質在權利要求書中公布了：1.一種計算機實現的方法，該方法包括以下步驟： 接收與第一模態關聯的第一輸入以及與第二模態關聯的第二輸入； 在卷積神經網絡CNN中處理所接收的第一輸入和第二輸入，其中，第一組權重被指派給所述第一輸入并且第二組權重被指派給所述第二輸入； 基于應用所述第一組權重、所述第二組權重和共現的存在的損失函數來確定所述第一輸入和所述第二輸入中的每一個的損失； 生成共享特征空間作為所述CNN的輸出，其中，基于與所述第一輸入和所述第二輸入中的每一個關聯的所述損失來確定所述共享特征空間中與所述第一輸入和所述第二輸入關聯的單元之間的距離；以及 基于所述共享特征空間，提供指示分類或分類的概率的輸出， 其中，所述第一輸入和所述第二輸入分別是從與所述第一輸入關聯的攝像頭接收的圖像捕獲文件和從與所述第二輸入關聯的麥克風接收的音頻文件。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人富士膠片商業創新有限公司，其通訊地址為：日本東京都；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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