摘要
本发明涉及数字内容生成领域,公开了利用图像识别的捐献者事迹多模板智能生成装置,包括:采集模块:用于采集捐献者的相关图像,并进行预处理,得到处理数据;处理模块:用于对处理数据采用局部线性嵌入算法进行流形学习,通过图卷积网络估计黎曼度量张量得到语义特征,利用超导量子比特阵列和变分量子电路进行量子态制备得到情感特征,并基于联合优化目标函数对语义特征与情感特征进行协同优化,得到融合特征;动态模块:用于根据融合特征构建有向带权图。通过利用局部线性嵌入算法与图卷积网络提取图像的非线性流形特征,结合超导量子比特阵列对情感信息进行量子态编码,通过联合优化目标函数实现语义与情感特征的深度融合。
技术关键词
局部线性嵌入算法
情感特征
超导量子比特
生成装置
融合特征
模板
语义特征
量子态
混合优化算法
数据通讯单元
文本
黎曼
特征提取单元
物联网通讯设备
图像采集设备
数据采集单元
高分辨率显示屏
5G通讯设备
智能生成方法
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神经网络模型
特征提取模块
识别方法
序列
预测类别
内容数据生成方法
注意力
音频特征
视觉特征
跨模态
内容推荐方法
深度学习模型
偏好特征
主题特征
兴趣