杭州宇泛智能科技股份有限公司;浙江大学郑东获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州宇泛智能科技股份有限公司;浙江大学申请的专利基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法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：CN120611772B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511106298.9，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法是由郑东;肖俊;叶琦;赵五岳;张文桥;朱翔设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法，通过接收待检索数据，提取待检索数据的数据特征，并基于数据特征建立多模态数据索引；基于多模态数据索引，通过注意力机制处理数据特征，并得到融合数据特征；将融合数据特征输入至检索通用模型，通过检索通用模型的知识提取层对融合数据特征进行知识提取，得到通用知识表示；将通用知识表示输入至检索专用模型，基于检索专用模型处理通用知识表示，得到待检索数据对应的检索结果，并基于检索结果调整检索通用模型的通用模型参数和检索专用模型的专用模型参数。该方法有效解决了难以有效融合多模态异构数据方面的不足，显著提升模型的泛化能力。
本发明授权基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的多模态通专模型协同训练方法，其特征在于，包括： 接收待检索数据，提取待检索数据的数据特征，并基于数据特征建立多模态数据索引，待检索数据包括待检索图像数据、待检索文本数据和待检索音频数据，数据特征包括待检索图像特征、待检索文本特征和待检索音频特征； 基于多模态数据索引，通过预设跨模态特征映射网络中的注意力机制处理数据特征，并将已处理的数据特征映射至预设高维特征空间进行融合，得到融合数据特征，以融合待检索图像特征、待检索文本特征和待检索音频特征； 将融合数据特征输入至检索通用模型，通过检索通用模型的知识提取层对融合数据特征进行知识提取，得到通用知识表示； 将通用知识表示输入至检索专用模型，基于检索专用模型处理通用知识表示，得到待检索数据对应的检索结果，并基于检索结果调整检索通用模型的通用模型参数和检索专用模型的专用模型参数。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州宇泛智能科技股份有限公司;浙江大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道时尚万通城3幢24层、25层、26层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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