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龙图腾网获悉达索系统公司申请的专利针对3D分割的机器学习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：CN115081636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210230613.9，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权针对3D分割的机器学习是由A·乔丹;E·梅尔设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对3D分割的机器学习在说明书摘要公布了：本公开涉及一种机器学习的计算机实现的方法，该方法包括提供训练样本的数据集。每个训练样本包括3D建模对象部分的配对，该3D建模对象部分的配对被标记有相应值。该相应值指示这两个部分是否属于3D建模对象的同一片段。该方法还包括基于数据集来学习神经网络。该神经网络被配置用于取表示机械部件的3D建模对象的两个部分作为输入，并且用于输出相应值。该相应值指示这两个部分属于所述3D建模对象的同一片段的程度。神经网络由此能够用于3D分割。该方法构成了一种针对3D分割的改进的解决方案。

本发明授权针对3D分割的机器学习在权利要求书中公布了：1.一种机器学习的计算机实现的方法，所述方法包括： -提供训练样本的数据集，每个训练样本包括3D建模对象部分的配对，所述3D建模对象部分的配对被标记有指示这两个部分是否属于3D建模对象的同一片段的相应值；以及 -基于所述数据集来学习神经网络，所述神经网络被配置用于取表示机械部件的3D建模对象的两个部分作为输入，并且用于输出指示所述两个部分属于所述3D建模对象的同一片段的程度的相应值，所述神经网络由此能够用于3D分割， 其中，对所述神经网络的学习包括使损失最小化，所述损失包括项，所述项针对所述数据集的配对，惩罚在指示配对的两个部分是否属于3D建模对象的同一片段的相应值与由所述神经网络针对所述两个部分输出的相应值之间的差异， 其中，所述神经网络将输入的两个部分各自转换为对应的中间特征，并且所述损失还包括另一项，所述另一项针对所述数据集的所述配对，惩罚在指示配对的两个部分是否属于3D建模对象的同一片段的所述相应值与在对应于所述两个部分的中间特征之间的接近度之间的差异， 其中，所述项是以下类型： 其中，是所述数据集的配对，是由所述神经网络针对配对输出的相应值，是所述神经网络，是指示部分和是否属于3D建模对象的同一片段的相应值，并且是惩罚在与之间的差异的损失， 所述另一项是以下类型： 其中，和是与配对的部分和相对应的中间特征，并且是惩罚在与和之间的接近度之间的差异的损失。

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达索系统公司，其通讯地址为：法国韦利济－维拉库布莱；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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