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龙图腾网恭喜杭州心智医联科技有限公司申请的专利基于Sinkhorn算法的零样本任务增强方法及系统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：CN119474423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510077540.8，技术领域涉及：G06F16/53；该发明授权基于Sinkhorn算法的零样本任务增强方法及系统是由王海帅;潘正新;方辛未;池莲花;侯素娟设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Sinkhorn算法的零样本任务增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了基于Sinkhorn算法的零样本任务增强方法及系统，方法包括：获取目标医学图文数据集；目标医学图文数据集包括查询集和目标集，查询集中的查询数据为文本数据，目标集中的目标数据为图片数据；计算查询集与目标集的相似度矩阵；对相似度矩阵进行Sinkhorn归一化，得到收敛后的吉布斯矩阵；根据收敛后的吉布斯矩阵得到目标枢纽值向量；根据相似度矩阵减去目标枢纽值向量，得到去枢纽的相似度矩阵；根据输入的查询数据和去枢纽的相似度矩阵得到对应的目标数据。本发明能够有效缓解枢纽性问题，同时给出了一种在测试时查询集分布未知情况下，能够对目标集中所有目标数据的枢纽值的精确估计的方法。

本发明授权基于Sinkhorn算法的零样本任务增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于Sinkhorn算法的零样本任务增强方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、获取目标医学图文数据集；其中，所述目标医学图文数据集包括查询集和目标集，所述查询集中的查询数据为文本数据，所述目标集中的目标数据为图片数据；S2、计算查询集与目标集的相似度矩阵；当所述查询集中的查询数据数量等于1时，还需要生成若干文本构建查询补充库以及与文本对应的图像，加入目标集；S3、对所述相似度矩阵进行Sinkhorn归一化，计算得到收敛后的吉布斯矩阵；S4、根据所述收敛后的吉布斯矩阵得到目标枢纽值向量；具体包括：当查询集中的查询数据数量大于1时，根据收敛后的吉布斯矩阵得到目标枢纽值向量，计算公式如下： ；其中，表示目标枢纽值向量，R表示最大迭代次数，λ表示熵超参数；当所述查询集中的查询数据数量等于1时，包括如下子步骤：S4a、根据所述收敛后的吉布斯矩阵得到第一目标枢纽值向量；S4b、根据S2中得到的补充后的目标集中目标数据的数量，对所述第一目标枢纽值向量进行裁剪，保留所述第一目标枢纽值向量的前n个数据；其中，n表示S2中得到的补充后的目标集中目标数据的数量；S4c、将所述第一目标枢纽值向量的前n个数据作为最终的目标枢纽值向量；S5、根据查询集与目标集的相似度矩阵减去所述目标枢纽值向量，得到去枢纽的相似度矩阵；S6、根据输入的查询数据和所述去枢纽的相似度矩阵得到对应的目标数据。

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