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本发明公开了一种多尺度、多模态对比学习的生物医学时序信号应用算法，包括以下步骤：S1、通过多尺度时域依赖提取模块将原始信号进行补丁和掩码操作得到多尺度的序列，本发明的有益效果是：提出一种新型的多尺度算法，即将原始信号进行不同尺度的patch和mask操作得到多尺度的序列，挖掘多尺度的时间序列模式(patterns)，同时有效降低多尺度算法的运算复杂度；提出一种多模态生物信号学习框架，采用模态独立、分组和跨模态对比学习从多模态信号中学习到更丰富的异质表征，并利用模态依赖提升模型性能。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116975600 A (43)申请公布日 2023.10.31 (21)申请号 202310975804.2 G06N 3/0464 (2023.01)
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