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基于姿态的情感识别方法及装置
科技成果综合评价报告详情
科技成果综合评价报告
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成果名称
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分类
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所属单位
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联系人
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联系电话
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成果简介
该成果主要针对情感的4分类和 8 分类任务, 其方法的准确率比 FUS-NN 模型分别提升了 7.22%和 5.15%。可能可作为非计算机领域结合人工智能的教学案例推广。
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创新水平
关键共性技术
前沿引领技术
现在工程技术
颠覆性技术
其他
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技术进度
新设备或新装置
样机原理
工程样机
中试原型机
产业化
新材料或新技术
实验室阶段
工程化阶段
产业化阶段
技术成果
专利
奖项
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产品方向
有多个应用方向
有一个应用方向
没有应用方向
无法判断
*
市场空间
需求前景巨大
需求前景较大
需求前景一般
无法判断
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成本竞争
优势明显
优势一般
没有优势
无法判断
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政策影响
政策鼓励
政策限制
政策淘汰
无法判断
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市场周期
进入期
成长期
饱和期
衰退期
无法判断
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转化周期
近期可控(1年内)
周期较长(2年内)
很难转化(3年起)
无法判断
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科技成果的创新基因评价
该成果提出了一种基于姿态的新型情感计算方法,在融合神经网络模型的基础上,提出了双向循环门控单元融合神经网络模型,情感分类准确率比现有模型有所提升。 该创新团队新兴,但无论申请者个人还是团队,其成熟度和磨合度尚不足,还需要时间的积淀。 该项成果属于自主创新设计,但规模小,且应用市场不明朗,推广渠道不成熟。 该成果产品化商业化的材料采购成本与生产成本均较高,技术的一致性难保证,推广难度大。
不少于150字
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科技成果的技术亮点评价
“基于BGRU-FUS-NN神经网络的姿态情感计算方法研究”成果,主要针对情感的4分类和 8 分类任务, 作为情感的离散的分类方法,该方法的准确率比 FUS-NN 模型分别提升了 7.22%和 5.15%。 该项成果在融合神经网络模型情感分类计算方面相较之前的 FUS-NN 模型提升较为明显,但实际应用效果和商业化方向不明确,应用和推广的意义并不清晰。
不少于150字
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科技成果的应用市场评价
本专利以用户动作姿态为基础的情感计算研究,在智能家居、智能宠物等领域都有研究转化为产品的落地空间。 该项成果属于自主创新设计,但还处于实验室阶段,规模小,且应用市场不明朗,推广渠道不成熟,更加适合的方向是可能可以以非计算机领域结合人工智能的教学实例应用推广。 该成果产品化商业化的材料采购成本与生产成本均较高,技术的一致性难保证,推广难度大。 团队新兴,但无论申请者个人还是团队,其成熟度和磨合度尚不足。
不少于150字
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评价专家组综合意见
“基于BGRU-FUS-NN神经网络的姿态情感计算方法研究”成果,主要针对情感的4分类和 8 分类任务, 作为情感的离散的分类方法,该方法的准确率比 FUS-NN 模型分别提升了 7.22%和 5.15%。 提升率还是明显的,但应用和推广的意义并不清晰。 该项成果属于自主创新设计,但还处于实验室阶段,规模小,且应用市场不明朗,推广渠道不成熟。 该成果产品化商业化的材料采购成本与生产成本均较高,技术的一致性难保证,推广难度大。 团队新兴,但无论申请者个人还是团队,其成熟度和磨合度尚不足。
评价专家署名
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评价专家姓名
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评价专家联系方式
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评价专家职务
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评价专家所在单位
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