面向媒体融合的深度学习训练数据集研究

合集下载

“人工智能关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南

“人工智能关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。

为加快我市人工智能技术创新和产业培育，贯彻落实我市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划具体要求，结合我市人工智能产业发展的实际需求和创新基础，现启动实施“人工智能关键技术研发及应用”重大主题专项，布局一批重点研发项目，围绕加快推进我市人工智能应用创新的迫切需求，以算法为核心，以数据和硬件为基础，突破一批人工智能关键共性技术，全面提升我市在感知识别、信息融合、知识发现、认知推理、协同计算、人机交互等领域的技术能力，构建成熟、稳定、覆盖面广的技术体系，形成一批自主可控的创新成果，为产业发展提供支撑和引领。

1. 跨媒体分析推理关键技术及应用研究内容：研究跨媒体分析推理典型应用场景的需求和业务特征；研究跨媒体多元知识统一表征理论、模型和获取方法；研究面向海量异构的大规模跨媒体信息的检索和管理技术，构建跨媒体知识图谱以及学习模型，建立可计算的知识表达结构，实现跨媒体的演化与推理；开展医疗领域跨媒体分析推理平台应用。

考核指标：研发跨媒体深度学习的常见疾病智能辅诊系统，开展2种以上疾病、3种模态以上数据的应用示范；建立总例数不少于1000的跨媒体数据库；疾病的正确诊断率≥90%。

在不少于10家医院（其中3甲医院不少于3家）开展应用。

实施年限：不超过3年支持方式：企业牵头申报，拟支持不超过1项，财政经费资助200万元。

2. 视听觉协同的认知决策及应用研究内容：研究适应真实应用场景的视听觉协同认知与决策的方法；研究类人脑的人机协同推理和学习方法；研究真实环境和情景的自然理解、知识处理和交互技术等，开发人机交互智能平台并开展应用。

考核指标：形成一套完整的人机交互智能平台及新型混合计算架构，开展至少2种典型应用场景的应用示范。

针对新目标主动发现准确率相对视觉、听觉单模态检测技术提升≥1.5%，针对新目标主动发现准确率≥82%，召回率提升到85%，目标属性标识准确率≥80%；面向机场、银行等典型应用场景的应用不少于10处。

国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果

国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果一、概述：二、主题分类：计算机视觉：该主题主要关注图像识别、目标检测、图像生成等任务。

研究者利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、人脸识别、物体检测等任务上取得了显著成果。

自然语言处理：自然语言处理是深度学习的另一重要应用领域。

研究者使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器（Transformer）等模型进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务，推动了自然语言处理技术的发展。

语音识别与生成：深度学习在语音识别和语音合成方面也有广泛应用。

研究者利用深度学习模型进行语音特征提取、语音识别和语音合成，提高了语音技术的准确性和自然度。

游戏与人工智能：深度学习在游戏领域的应用也日益增多。

研究者利用深度学习模型进行游戏策略学习、游戏内容生成等任务，提高了游戏的智能性和趣味性。

医疗与健康：深度学习在医疗领域的应用也备受关注。

研究者利用深度学习模型进行疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等任务，为医疗健康领域的发展提供了有力支持。

这些主题分类展示了深度学习在不同领域和应用场景中的广泛应用和巨大潜力。

通过对这些主题的深入研究和分析，我们可以更好地理解深度学习的发展趋势和应用前景。

1. 计算机视觉在计算机视觉领域，深度学习技术的应用已经取得了显著的突破。

近年来，卷积神经网络（CNN）成为了该领域的主导模型，特别是在图像分类、目标检测、图像分割等方面。

AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等模型的出现，不断刷新了图像分类任务上的准确率记录。

主题：计算机视觉的核心任务是让机器能够像人一样“看懂”图像和视频，从而进行自动分析和理解。

深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出复杂的网络结构，实现对图像的高效特征提取和分类。

情境：计算机视觉的应用场景非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安全监控等。

在这些场景中，深度学习模型需要处理的数据集往往规模庞大，且存在噪声、模糊等问题，因此模型的鲁棒性和泛化能力成为研究重点。

媒体融合背景下科技期刊新技术应用、数字化转型、新媒体传播和运营的创新实践

102提高编校水平，实现迅速智能化稿件收录。

[5-6]智能自动排版不仅能够提高出版的效率，还可以保证论文的时效性。

[7-8]另外，AI技术还可以通过推荐算法等方式，为读者推荐与其研究兴趣相关的文章，降低读者寻找文章的难度，提高阅读体验。

1.3 移动端技术在科技期刊中的应用移动端技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

对科技期刊出版商来说，推出移动端应用是保持行业竞争力的重要手段。

通过移动端应用，科技期刊可以随时随地向读者提供最新、最优质的科技研究成果，让科技传播不再受到时间和空间的限制。

移动端技术在科技期刊中的应用主要体现在以下几个方面：①移动阅读。

移动端技术可以为科技期刊提供更加优质的移动阅读体验，可以通过App、微信订阅号等进行定期推送期刊更新内容并支持在线阅读。

移动端阅读方便快捷，随时随地查看论文资讯，大大提高了论文引导率和期刊传播效果。

②移动投稿。

移动端技术让科研人员可以随时随地通过手机或平板电脑提交论文，通过移动端上传、编辑、提交等操作，为投稿者提供了更加方便、快捷的服务。

③数据分析。

移动端技术可以为科技期刊提供更加方便和实时的数据分析工具，利用大数据挖掘与分析，更加精准地把握读者群体的需求，了解读者使用期刊的行为特征和趋势。

④交流互动。

移动端技术可以为科技期刊提供一个便利、快捷的交流互动平台，读者和作者之间可以通过社交交流，进行学术研讨和分享，提升期刊的更新频率和知名度。

⑤科技创新应用。

移动端技术的快速发展和应用让云技术和人工智能等应用开始涉及期刊领域，推动数字出版和数字编辑的创新，为更广泛的读者和研究者提供全面、实时的学术成果和资讯。

1.4 多媒体技术在科技期刊中的应用在媒体融合时代，多媒体技术也成为科技期刊的重要组成部分。

多媒体技术可以将文字、图片、音频、视频等多种形式的信息有机结合在一起，丰富文章的表达方式。

多媒体技术在科技期刊中的应用主要体现在以下几个方面：①形式。

多媒体技术使科技期刊不再局限于传统的平面印刷形式，而可以采用多种形式呈现信息，例如图像、视频、音频、动画等，更加生动、直观地展现研究成果。

基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术研究

基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术研究随着互联网的快速发展，跨媒体数据的规模和复杂性越来越大。

传统的文本检索技术已经不能满足人们对跨媒体数据分析和检索的需求。

基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术是近年来兴起的一种新型技术，它可以有效地帮助人们在大规模的跨媒体数据中快速、准确地获取所需要的信息。

深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经网络模型，将原始数据进行分级抽象和学习，最终实现对数据的自动化处理和分析。

基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术正是利用了深度学习的强大能力，对跨媒体数据进行自动化处理和分析。

首先，基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术可以实现图像和视频的内容理解和识别。

在传统的图像检索技术中，通常需要手动提取图像的特征信息，然后进行匹配和搜索。

而基于深度学习的方法可以自动地学习到图像的特征表达，无需人工干预。

通过深度学习网络的训练，可以实现图像内容的自动理解和识别，从而实现更准确、更高效的图像检索。

其次，基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术还可以实现跨媒体数据之间的联系和关联分析。

在传统的数据分析方法中，通常针对单一媒体类型的数据进行分析，而难以获取跨媒体数据之间的联系和关联。

而基于深度学习的方法可以通过学习不同媒体数据的共享表示，实现跨媒体数据之间的联系分析。

例如，通过将图像、文本和音频数据映射到统一的向量空间中，可以实现多媒体之间的相似度计算和关联分析，从而提取出更有意义和有用的信息。

此外，基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术还可以实现多模态数据的自动融合和处理。

在现实世界中，媒体数据往往包含多种不同的模态，例如图像、文本和语音等。

而传统的数据分析方法往往只能处理单一模态的数据，无法充分利用多模态数据之间的关联信息。

而基于深度学习的方法可以通过多模态融合的方式，将不同模态的数据进行整合和处理，从而实现对多模态数据的综合分析和检索。

在实际应用中，基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术已经取得了一系列显著的成果。

基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究

基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究多模态数据融合与情感识别技术在当今社会中起着越来越重要的作用。

随着互联网和社交媒体的普及，人们在日常生活中产生的数据变得越来越多样化和丰富化。

这些数据包括文本、语音、图像和视频等多种形式的内容。

为了更好地理解人类情感和行为，多模态数据融合与情感识别技术应运而生。

多模态数据融合与情感识别技术主要是通过将不同形式的数据整合在一起，从而获得更全面、准确的情感信息。

深度学习作为一种强大的人工智能算法，为多模态数据融合与情感识别技术提供了有力的支持。

首先，多模态数据融合是将来自不同模态的数据信息进行有效组合，形成更加全面和准确的情感识别结果。

例如，我们可以将文本、语音、图像和视频等数据进行融合，从而更全面地捕捉到人类的情感表达。

基于深度学习的多模态融合方法通常包括两个步骤：特征提取和特征融合。

在特征提取阶段，深度学习模型可以自动学习到数据中潜在的情感特征。

而在特征融合阶段，深度学习模型可以将提取出的特征进行融合，得到更全面的情感识别结果。

其次，情感识别是一项关键的任务，它可以帮助我们更好地理解人类情感和行为。

基于深度学习的情感识别方法通常采用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等模型。

这些模型可以自动学习到数据中的情感信息，并准确地判断出人类的情感状态。

此外，深度学习模型还可以通过迁移学习的方法，将在其他任务上训练得到的知识迁移到情感识别任务中，从而提高情感识别的准确性和稳定性。

基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术在许多领域具有广泛的应用前景。

首先，在社交媒体分析中，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解用户在社交网络上的情感表达。

这对于电商平台和广告公司等进行用户行为分析和用户情感分析至关重要。

其次，在医疗领域，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助医生和医学研究人员更好地理解患者的情感状态，并提供个性化的医疗服务。

此外，在智能交通系统中，多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解驾驶员的情感状态，从而提高交通安全性和驾驶体验。

基于深度学习的多模态数据融合技术研究及应用

基于深度学习的多模态数据融合技术研究及应用在当今信息时代，数据正在以惊人的速度增长和扩张。

为了更好地理解和利用这些数据，人们寻求将不同形式、不同来源的数据进行融合，从而得到更全面、可靠、具有启发性的信息。

基于深度学习的多模态数据融合技术应运而生，成为了目前最受关注的领域之一。

一、多模态数据融合技术简介在实际应用中，往往需要同时处理来自多个传感器、设备或数据源的多模态数据。

这些数据可能是图像、视频、声音、文本等不同形式的数据。

多模态数据融合技术就是将这些数据进行有效的集成和融合，从而提高对数据的理解和利用效率。

传统的数据融合技术主要是利用统计学方法进行融合，例如卡尔曼滤波、平均值、加权平均等。

这些方法的局限性在于无法处理非线性、非高斯等复杂情况，并且需要人工选择权重或模型参数等。

而基于深度学习的多模态数据融合技术则不同，它利用神经网络模型自动从数据中提取特征并实现融合。

二、深度学习在多模态数据融合中的应用深度学习在多模态数据融合中的应用可以分为两种类型：多模态特征提取和多模态神经网络融合。

1. 多模态特征提取多模态特征提取是将不同形式的数据转换为共同的高层次语义表示。

这种表示可以保持数据的关键特征并忽略噪声和冗余，以实现更好的融合效果。

以图像和文本数据融合为例，常用的方法是将图像和文本分别输入到卷积神经网络和循环神经网络中进行特征提取，并将两个模型的输出特征连接起来。

通过这种方法可以同时融合图像和文本信息，得到更全面的信息。

相似的方法也可以应用于其他多模态数据的融合。

2. 多模态神经网络融合多模态神经网络融合是将多个神经网络模型整合起来，实现多模态数据的融合。

该方法通常包含三个步骤：多模态数据输入、多模态特征提取和多模态神经网络融合。

首先，将多个数据源的数据输入到神经网络中进行特征提取。

然后，将每个模型的输出特征连接起来，并利用全连接层和其他方法对融合后的特征进行组合和降维，最终产生整体的输出结果。

深度学习的发展趋势

深度学习的发展趋势深度学习是人工智能领域的一种重要技术，近年来取得了长足的发展。

在未来，深度学习将继续朝着以下几个方向迈进。

一、跨学科融合深度学习的发展已经从单一学科突破，逐渐向其他学科拓展。

随着其在计算机视觉、自然语言处理等领域的成功应用，深度学习越来越多地与生物学、心理学等学科相结合，深化对人类智能的理解。

未来，深度学习将会与更多学科进行跨界合作，推动科学研究的发展。

二、多模态融合传统的深度学习主要依赖于单一模态的信息，如图像或文本。

然而，在实际应用中，我们经常需要同时处理多种类型的信息。

未来的深度学习将更加注重多模态信息的融合，使得模型能够更全面地理解和处理各种不同类型的数据。

这将推动深度学习在多媒体分析、智能驾驶等领域的应用进一步发展。

三、自动化模型设计目前，深度学习的模型设计主要依赖于人工的经验和专业知识。

但是，随着深度学习技术的普及，越来越多的非专家用户也开始应用深度学习。

未来，深度学习将朝着自动化模型设计的方向发展，借助强化学习、遗传算法等方法，提供给用户更加智能化、自动化的模型设计工具。

四、持续优化算法深度学习的算法一直是研究的热点之一。

目前，深度学习主要依赖于梯度下降等优化算法，但这些算法存在着训练速度慢、易陷入局部最优等问题。

未来，深度学习的算法将会不断优化，探索更有效的训练方法，提高模型的学习速度和准确性。

五、边缘计算的应用随着物联网、边缘计算的快速发展，传感器、智能设备等终端节点的计算能力越来越强大。

深度学习的算法和模型将进一步被应用于边缘计算环境中，实现智能设备的本地智能化，减少数据传输和云计算的开销，提高响应速度和隐私保护。

六、可解释性和可靠性深度学习的黑盒问题一直是人们关注的焦点。

未来发展中，深度学习将进一步加强对模型的可解释性和可靠性研究，使得模型的决策过程更透明、理解性更强。

这将有助于提高用户对深度学习技术的信任，并推动其在敏感领域的应用。

总结起来，未来深度学习的发展将围绕着跨学科融合、多模态融合、自动化模型设计、持续优化算法、边缘计算的应用以及可解释性和可靠性等方向进行。

多媒体信息处理在信息科学中的研究与应用

多媒体信息处理在信息科学中的研究与应用一、引言信息科学是一个涵盖众多学科交叉的领域，其主要研究对象是信息的获取、传输、处理和应用。

随着科技的不断发展，特别是计算机技术的迅猛发展，多媒体信息处理逐渐成为信息科学中的热门研究领域。

本文将探讨多媒体信息处理在信息科学中的研究与应用，并深入探讨其在图像、音频和视频领域中的具体应用。

二、图像处理图像处理是多媒体信息处理领域中的重要分支之一。

通过利用计算机技术对图像进行获取、传输、处理和应用，可以实现图像的增强、去噪、分割、识别等多种功能。

其中，图像增强是最常见的应用之一。

图像增强通过调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等参数，使图像更加清晰、鲜艳，提高图像的质量。

此外，图像分割和识别也是图像处理的重要应用之一。

通过分割和识别图像中的目标物体，可以实现人脸识别、指纹识别、车牌识别等诸多应用。

三、音频处理音频处理是多媒体信息处理领域中另一个重要的研究方向。

音频处理主要涉及声音的获取、压缩、去噪、音频识别等多方面的技术。

其中，音频压缩是音频处理中的关键技术之一。

通过压缩音频数据，可以实现音频在传输和存储过程中的高效利用。

此外，音频去噪也是音频处理的重要任务。

通过滤除音频中的噪音，可以提高音频的质量，提升用户体验。

音频识别也是音频处理的重要应用之一。

通过对音频信号的处理和分析，可以实现语音识别、音乐识别等多种应用。

四、视频处理视频处理是多媒体信息处理中最具挑战性的部分之一。

视频处理主要涉及视频的获取、压缩、去噪、视频内容分析等多个方面的技术。

视频压缩是视频处理中的核心技术之一。

通过压缩视频数据，可以降低视频的存储和传输成本，提高视频的传输效率。

视频去噪也是视频处理的重要任务之一。

视频中的噪音不仅降低了视频的质量，也会干扰视频的内容分析。

视频内容分析是视频处理的一个热门研究方向。

通过对视频进行分析和理解，可以实现视频内容的检索、识别、跟踪等多种应用。

五、多媒体信息处理的未来发展方向多媒体信息处理在信息科学中的研究与应用已经取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战和问题。

《2024年面向深度学习的多模态融合技术研究综述》范文

《面向深度学习的多模态融合技术研究综述》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为众多领域的重要研究手段。

在多模态信息处理领域，多模态融合技术更是成为了研究的热点。

多模态融合技术能够有效地融合来自不同模态的数据信息，提高信息处理的准确性和效率。

本文旨在全面综述面向深度学习的多模态融合技术的研究现状、方法及应用，以期为相关研究提供参考。

二、多模态融合技术概述多模态融合技术是指将来自不同模态的数据信息进行融合处理，以提取出更丰富、更全面的信息。

这些模态可能包括文本、图像、音频、视频等。

多模态融合技术能够充分利用不同模态之间的互补性，提高信息处理的准确性和效率。

在深度学习领域，多模态融合技术已经成为了一种重要的研究手段。

三、面向深度学习的多模态融合技术研究现状目前，面向深度学习的多模态融合技术已经取得了显著的进展。

研究者们提出了许多不同的方法，包括早期融合、晚期融合和混合融合等。

早期融合主要在数据预处理阶段进行，将不同模态的数据进行特征提取和转换，然后进行融合。

晚期融合则是在模型训练完成后，对不同模态的输出进行加权或决策级融合。

混合融合则结合了早期融合和晚期融合的优点，在模型的不同层次上进行多模态信息的交互和融合。

在应用方面，多模态融合技术已经广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、多媒体分析等领域。

例如，在自然语言处理中，多模态融合技术可以结合文本和图像信息，提高情感分析、问答系统等任务的准确性。

在计算机视觉中，多模态融合技术可以结合图像和音频信息，提高目标检测、行为识别等任务的性能。

在多媒体分析中，多模态融合技术可以整合视频、音频、文本等多种信息，实现更全面的内容理解。

四、多模态融合技术的关键技术与方法1. 数据预处理：在多模态数据融合前，需要进行数据预处理，包括数据清洗、特征提取和转换等。

这有助于提取出不同模态之间的共享特征和互补特征。

2. 模型设计：针对不同的任务和数据特点，需要设计合适的深度学习模型。

国家重点研发计划「文化科技与现代服务业」重点专项 2022 年度项目申报指南说明书

北京大学 A 00009—47—附件2㔳潦ഉ㌱吠൭〼㄰ 螠껥ᗠഉ2022 ㄠഉ〮‸㈴⸷㔸（仅国家科技管理信息系统注册用户登录可见）为落实“十四五”期间国家科技创新有关部署安排，国家重点研发计划启动实施“文化科技与现代服务业”重点专项。

根据本重点专项实施方案的部署，现发布2022年度项目申报指南。

本重点专项总体目标是：面向文化科技与现代服务业生态集聚的新趋势、服务消费升级的新需求和服务场景创新的新特征，结合文化科技与现代服务业数字化、专业化、智能化和生态化的发展趋势，系统布局共性基础技术研究，媒体融合、数字文化、文旅融合、文化遗产保护等文化科技场景服务技术创新与应用，生活服务、科技服务、生产服务等现代服务业场景服务技术创新与应用，促进文化产业数字化转型升级，提升国家文化软实力；支撑现代服务业健康快速发展，培育经济发展新动能。

2022年度指南部署坚持问题导向、分步实施、重点突出的原则，围绕文化产业基础性与制约性关键技术、媒体融合、数字文化、文旅融合、服务科学与技术、生活服务、科技服务、生产服务、文明起源、文化遗产保护、文化传承等11个技术方向，按照北京大学 A 00009—48—基础研究类、共性关键技术类、应用示范类三个层面，拟启动26项任务，拟安排国拨经费1.88亿元。

其中，围绕文化产业基础性与制约性关键技术、服务科学与技术等技术方向，拟部署8个青年科学家项目，拟安排国拨经费1600万元，每个项目不超过200万元。

指南任务1.1至8.1中的共性关键技术类及应用示范类任务，以及指南任务11.1，配套经费与国拨经费比例不低于1:1。

项目统一按指南二级标题（如1.1）的研究方向申报。

除特殊说明外，每个方向拟支持项目数为1~2项，实施周期不超过3年。

申报项目的研究内容必须涵盖二级标题下指南所列的全部研究内容和考核指标。

基础研究类项目下设课题不超过4个，参与单位总数不超过6家；共性关键技术类和应用示范类项目下设课题数不超过5个，项目参与单位总数不超过10家。

基于深度学习的多模态数据融合算法研究

基于深度学习的多模态数据融合算法研究第1章：引言1.1 研究背景随着科技的发展和多媒体应用的广泛应用，多模态数据融合成为研究的热点之一。

多模态数据指的是来自不同源的具有不同特征的数据，例如图像、视频、文本、声音等。

传统的数据融合方法往往依赖于手工提取特征并进行融合，然而这种方法存在局限性，难以提取出高维度的特征和深层次的语义信息。

近年来，深度学习技术的快速发展为多模态数据的融合提供了新的解决方案。

1.2 研究目的和意义本文旨在通过研究基于深度学习的多模态数据融合算法，探索有效的融合方法，提高多模态数据融合的准确性和效率。

这将对各领域的多媒体应用，如计算机视觉、自然语言处理、音频处理等都具有重要的实际意义。

第2章：深度学习技术综述2.1 深度学习概述本节主要介绍深度学习的基本概念和主要技术原理，包括神经网络结构、反向传播算法、激活函数等基础知识。

同时还介绍了常用的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

2.2 多模态数据处理在本节中，将详细介绍多模态数据的表示和处理方法。

包括图像、文本、声音等多种形式的数据输入和特征提取方法。

同时也将介绍多模态数据融合的常用策略，如早期融合、中间融合和后期融合等。

第3章：基于深度学习的多模态数据融合算法3.1 数据预处理由于多模态数据来源于不同的领域，其数据格式和分布也各不相同。

因此，在融合之前需要对多模态数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和降噪等操作。

3.2 特征提取与选择本节主要介绍如何利用深度学习网络对多模态数据进行特征提取和选择。

通过卷积神经网络，可以有效地提取出图像数据的视觉特征。

对于文本数据，则可以利用循环神经网络提取语义特征。

在特征选择方面，可以借助注意力机制等方法，对关键特征进行选择。

3.3 融合策略本节将介绍多模态数据融合的不同策略，包括早期融合、中间融合和后期融合等。

早期融合是将不同模态的数据直接输入到一个深度学习模型中。

深度学习中的异构数据处理与融合方法(五)

深度学习中的异构数据处理与融合方法在当今信息爆炸的时代，数据作为一种重要的资源，已经成为各行各业的重要组成部分。

在深度学习领域，数据的多样性、复杂性和异构性给数据处理和融合带来了巨大的挑战。

本文将分析深度学习中的异构数据处理与融合方法，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。

深度学习中的数据异构性深度学习是一种通过构建和训练多层神经网络来实现模式分类和特征提取的机器学习方法。

在深度学习中，数据的异构性表现在多个方面。

首先，不同类型的数据具有不同的特征和表示形式，如图像、文本、音频等。

其次，不同数据来源的数据具有不同的噪声和偏差，如传感器数据、社交媒体数据、传统数据库数据等。

再次，不同数据规模和分布的数据具有不同的数据稀疏性和不平衡性。

面对这些数据异构性，传统的深度学习方法往往表现不佳，需要针对不同类型的数据提出相应的处理和融合方法。

数据处理方法针对不同类型的数据，深度学习中提出了一系列的数据处理方法，以提高模型的性能和泛化能力。

对于图像数据，传统的卷积神经网络（CNN）是一种有效的处理方法。

CNN通过卷积、池化和非线性激活等操作，可以有效提取图像的局部特征和空间结构，实现图像分类、目标检测和图像生成等任务。

对于文本数据，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是一种有效的处理方法。

RNN和LSTM通过递归神经网络结构，可以有效处理文本序列数据的时序依赖关系，实现文本分类、情感分析和机器翻译等任务。

对于音频数据，深度学习中也提出了一些有效的处理方法，如卷积神经网络和循环神经网络的结合，可以有效提取音频的时频特征和语音信息，实现语音识别、音乐生成和音频分离等任务。

数据融合方法除了针对不同类型数据的处理方法，深度学习中还提出了一些数据融合方法，以整合不同类型和来源的数据，提高模型的性能和泛化能力。

特征融合是一种常见的数据融合方法，通过将不同类型的数据提取的特征进行融合，可以提高模型的表征能力。

例如，将图像特征、文本特征和音频特征进行融合，可以实现多模态数据的联合建模和语义理解。

推动技术与内容深度融合实现媒体技术工作高质量发展

每一次技术革命，都相应地带来媒体行业的变革。

当前，“媒体融合是一场以技术创新为引领的媒体变革”，已成为媒体行业共识，新技术正是媒体融合发展不可或缺的推进器。

笔者作为媒体行业的技术人，既是这场变革的见证者，也是参与者。

在媒体融合向纵深发展时，为把握新一轮高质量发展机遇，需要进一步深入研究如何推动技术与内容融合，更好发挥技术工作价值。

1.技术与内容融合助力媒体融合发展2019年1月25日，中共中央政治局就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习。

[1]习近平总书记指出，“媒体智能化进入快速发展阶段”“探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭‘算法’，全面提高舆论引导能力”。

近年来，新华社高度重视技术工作，按照社党组的部署，技术局着力推动以人工智能、大数据等新技术为核心的新一代技术体系建设工作。

从2016年开始通过实施“新华全媒工程”实现新华社全媒体新闻采编流程数字化，实现从信息化到数字化的转型。

从2017年年底开始通过“新华智媒工程”开启新闻生产的智能化建设，以智慧中台驱动模式，将智能化服务覆盖了融媒体稿件生产的每一个环节，实现了新华社技术体系从数字化到智能化的转型。

尤其在习近平总书记“1·25”讲话后，新华社人工智能应用研发走上了快车道。

截至目前，围绕新闻生产流程，技术局已经研发了智能语音类、视频分析类、图像识别类、自然语言处理等8大类80余项智能化工具与服务，构建了面向采编业务的智慧中台，服务全社各部门，2021年对外提供服务超过3000万次。

技术为新闻采编业务提质增效持续提供助力。

应该说，这些成果的取得，离不开积极推动技术与内容融合。

其中，有两个方面的经验值得总结。

1.1 衡量技术与业务融合的效果标准在于新技术在新闻场景的落地技术与业务融合要以新技术赋能新闻业务为目标，也就是以实现新技术的新闻场景落地作为衡量这项工作完成好坏的标准。

在实际工作中，重点将人工智能等新技术嵌入融媒体稿件生产的选题策划、调度采集、编辑加工、分发供稿、传播分析、业务管理等流程环节。

跨媒体检索中基于深度学习的多模态特征融合研究

跨媒体检索中基于深度学习的多模态特征融合研究在当今信息大爆炸的时代，信息检索已经成为我们不可避免的需求。

而跨媒体检索，就是指根据用户的检索需求在不同媒体中进行多模态数据的检索，例如在文本、图像、音频、视频等不同类型的数据中检索到相关的内容。

然而，由于每种媒体类型的异质性和多样性，跨媒体检索的难度也相应增加。

为了解决这个问题，基于深度学习的多模态特征融合技术应运而生。

深度学习已经在各个领域得到广泛应用，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域。

它通过建立多层的神经网络模型来进行特征学习和分类等任务，能够自动地从数据中学习到特征表达，提高了数据的表征能力。

在跨媒体检索中，我们可以利用深度学习来学习多模态数据的特征，从而提高检索的准确性。

常见的跨媒体检索任务包括文本-图像检索和图像-文本检索。

文本-图像检索是指在一组图像中检索到与给定文本查询相关的图像，而图像-文本检索则是在一组文本中检索到与给定图像相关的文本。

在传统的方法中，常常利用颜色、纹理等低层次的特征来进行检索，但是这些方法的效果往往不理想。

而利用深度学习提取高层次的语义特征，则能够更好地刻画数据之间的语义相似性和差异性。

在跨媒体检索中，多模态数据通常是异构的，即它们之间存在着很大的区别和不同。

因此，需要对不同类型的数据进行不同的处理和特征提取。

另外，由于每种模态数据的大小和维度也是不同的，因此还需要对多模态数据进行归一化和统一表示。

而多模态特征融合，就是在得到每个模态数据的独立特征之后，将它们进行合并，得到更加全局和综合的特征表示。

常见的多模态特征融合方法包括串联、平均、加权平均等。

在具体实现中，常常采用深度神经网络来进行多模态特征融合。

这些神经网络模型通常是由输入层、隐藏层和输出层组成的多层结构。

其中，输入层用来接收各个模态的数据，隐藏层用来进行特征学习和特征融合，输出层则用于最终的分类或预测任务。

对于文本-图像检索这样的任务，可以采用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来处理文本信息，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来处理图像信息。

《2024年面向深度学习的多模态融合技术研究综述》范文

《面向深度学习的多模态融合技术研究综述》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，多模态数据在各个领域的应用越来越广泛。

多模态融合技术作为深度学习领域的一个热门研究方向，它能够有效融合不同模态的数据信息，从而提升算法的性能。

本文将就面向深度学习的多模态融合技术进行深入研究，对其主要研究方法、关键技术、挑战及发展趋势进行全面综述。

二、多模态融合技术概述多模态融合技术是指将来自不同传感器或不同数据源的多种模态数据（如文本、图像、音频、视频等）进行有效融合，以提升算法的准确性和鲁棒性。

在深度学习领域，多模态融合技术已成为一种重要的研究手段，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、多媒体分析等领域。

三、多模态融合技术研究方法目前，面向深度学习的多模态融合技术主要有以下几种研究方法：1. 早期融合：在数据预处理阶段进行模态间信息的融合，通过将不同模态的数据拼接或转换为一个统一的特征向量，然后输入到深度学习模型中进行训练。

2. 晚期融合：在深度学习模型的输出层进行模态间信息的融合，通过将不同模态的输出进行加权求和或拼接等方式，实现多模态信息的融合。

3. 跨模态联合嵌入：通过学习不同模态数据的共同语义空间，实现跨模态信息的相互映射和融合。

这种方法能够更好地保留不同模态数据的内在联系和语义信息。

四、关键技术及挑战在多模态融合技术的研究过程中，需要解决以下几个关键技术和挑战：1. 异构数据表示：不同模态的数据具有不同的表示方式和特征空间，如何将异构数据进行统一表示是关键问题之一。

2. 语义对齐：由于不同模态数据具有不同的语义信息，如何实现不同模态数据之间的语义对齐是一个重要挑战。

3. 模型训练与优化：多模态融合技术的模型训练和优化是一个复杂的过程，需要考虑如何设计有效的网络结构、损失函数和优化算法等问题。

4. 数据集与评价标准：缺乏大规模、多模态标注数据集以及统一的评价标准是制约多模态融合技术发展的重要因素。

五、发展趋势与展望未来，面向深度学习的多模态融合技术将朝着以下几个方向发展：1. 跨领域应用：随着多模态融合技术的不断发展，其应用领域将不断拓展，从计算机视觉、自然语言处理等领域拓展到医疗、教育、金融等更多领域。

基于深度学习的多源感知数据融合技术研究

基于深度学习的多源感知数据融合技术研究随着科技的不断发展和智能化程度的提高，我们生活中不断涌现大量的数据，数据来源也变得更加多样化。

多源感知数据在日常生活中无处不在，如移动设备传感器、社交媒体、互联网搜索、现场视频等，这就为我们提供了很多有用的信息。

然而，这些数据相互之间独立，且数据来源也不同，因此在信息处理过程中难免存在冲突和偏差。

针对这种情况，多源感知数据融合技术应运而生，其主要目的是通过将不同数据源中的信息进行整合，从而得到更完整、准确并且全面的信息。

基于深度学习的多源感知数据融合技术是当前研究的热点之一，同时也是其中技术含量较高的领域。

深度学习是一种模拟深度神经网络（DNN）的算法，它基于一种特殊的神经网络结构，可以通过在多个数据源中进行分析学习和模型训练来实现多源感知数据的融合。

因此，深度学习可以应用于多源数据融合领域，这对工程领域的设计和实现都有非常大的帮助。

一方面，深度学习能够在处理多源感知数据方面对噪声数据和数据偏差进行校准。

例如，在智能交通应用中，利用深度学习可以对不同摄像头捕捉到的图像进行融合，从而提高交通流量控制和道路交通状况监控的准确度。

同时，深度学习通常还可以实现数据在不同尺度下的转换。

例如，在电力工程领域中，深度学习可以对不同传感体数据进行处理和融合，从而实现电力系统的精细化监测和管理。

另一方面，深度学习可以在处理复杂的多源感知数据问题时，实现复杂数据模式的建模和预测。

例如，在火灾预警领域中，利用多源感知数据，深度学习可以提取火灾爆发过程中关键性的数据信息，例如：火焰温度、烟雾、氧气含量等，并在后期通过建立预测模型来判断是否存在火灾。

这种方法很大程度上提高了火灾预警的准确性和实时性，同时也有效提高了消防工作的效率。

当前，深度学习的研究存在一些挑战和难点。

首先，多源感知数据具有较高的维度和复杂性，如何准确捕捉核心特征，设计合理的建模方法和数据处理算法，是一个重要的问题。

基于深度学习与机器学习的跨媒体信息处理技术研究

基于深度学习与机器学习的跨媒体信息处理技术研究随着信息技术的飞速发展，信息传递和处理的需求也日益增长。

跨媒体信息处理技术就是在这种背景下应运而生的。

它是通过对传统媒体（如文字、图片、视频、音频等）的处理，将它们转化为数字化的、可传输的信息，进而实现跨媒体信息的高效处理。

而深度学习和机器学习则是实现这一目标的重要技术手段。

一、基本原理跨媒体信息处理技术是将各种传统媒体进行数字化处理以后，再进行信息处理和分析，并且将这些媒体进行媒体融合。

它的主要运用场景包括视频内容分析、音频处理、图像识别等领域。

然而，这些传统媒体数据存在多样化、复杂性等问题，跨媒体信息处理技术需要进行数据预处理，包括数据采集、数据清洗、数据过滤、数据挖掘等。

深度学习和机器学习是跨媒体信息处理技术的核心。

深度学习是一种通过训练大型神经网络，从而学习到数据表示和分布的机器学习方法。

它是基于多层神经网络进行的，模拟人类大脑对复杂信息的处理过程。

深度学习可以通过对大量数据集的训练，得到高准确率的模型，从而实现图像识别、语音识别、自然语言处理等。

而机器学习则是利用计算机算法，通过对数据进行学习和预测模型的构建，来获取数据的规律性和统计性。

机器学习可以通过对多个特征的组合计算，得到更加复杂的模型，从而实现文本分类、推荐系统等。

二、应用领域跨媒体信息处理技术在如今的信息社会中，应用范围非常广泛。

下面介绍几个典型应用领域：1. 视频分析：通过对视频中的图像、音频进行分析和处理，实现人脸识别、物体识别、行为分析等；2. 图像检索：通过对图像进行分析处理，实现图像检索、自动标注、物体识别等；3. 音频处理：通过对声音进行处理，实现音频识别、语音识别、音频解析等；4. 自然语言处理：通过对文本进行分析处理，实现文本分类、情感分析、机器翻译等。

以上仅是跨媒体信息处理技术应用的一些典型领域。

除此之外，跨媒体信息处理技术还可以被运用到医疗、金融、游戏等领域，具有广阔的拓展空间。

视觉与听觉数据融合技术的研究及其应用

视觉与听觉数据融合技术的研究及其应用视觉与听觉数据融合技术是一种非常先进的技术，它能够将不同类型的数据进行融合，形成一个更加完善的数据集。

该技术的研究和应用涉及到多个领域，包括医学、军事、互联网等。

本篇文章将从技术原理、应用场景和发展趋势等方面进行探讨。

一、技术原理视觉与听觉数据融合技术是一种由人工智能发展而来的技术，其原理基于人类感知的多模态性。

人类在感知事物时，不仅仅依靠单一感官，同时还需要借助其他感官的信息来进行综合认知和理解。

例如，在观看电影时，我们不仅通过视觉感知影像，同时还能通过听觉感知音效、配乐等。

因此，视觉与听觉数据融合技术的核心思想就是通过结合多个感官的信息，从而达到更加准确、全面地描述和识别事物的目的。

具体而言，该技术通常通过多个感官信息的获取和预处理，将其转化为数字数据，然后通过相应的算法进行融合处理。

常见的视觉数据包括图像、视频等，而听觉数据则包括语音、音乐等。

二、应用场景视觉与听觉数据融合技术在各个领域中都有广泛的应用，以下分别介绍其中几个领域的具体应用场景。

1. 医学在医学领域中，视觉与听觉数据融合技术主要应用于医学影像的处理和诊断。

例如，在 CT 检查中，为了更好地观测病变部位的形态和分布情况，通常需要对多个切面的图像进行融合，以形成一个三维的立体影像。

同时，由于医学影像通常携带丰富的图像信息和生理信号，视觉与听觉数据融合技术也可以用于对多种数据类型的分析和诊断。

2. 军事在军事领域中，视觉与听觉数据融合技术也有较为广泛的应用。

例如，可以利用该技术对多种传感器的信息进行融合，以实现对战场的全面感知和理解。

同时，基于视觉与听觉数据的融合，也可以用于对复杂作战环境中的异常事件进行快速检测和分析。

3. 互联网在互联网领域中，视觉与听觉数据融合技术可以用于对多媒体内容的处理和搜索。

例如，在一些视频搜索引擎中，可以通过对音频和视频进行融合匹配，以实现更加准确的搜索结果。

同时，基于视觉与听觉数据的融合还可以用于音视频内容的创新和交互式娱乐等方面。

AIGC_时代新闻舆论工作新阵地——面向大模型的可信训练数据集与服务能力建设

为“鉴于 GPT-4 能力的广度和深度，它应该被合理视作一个通用人工智能（AGI）系统的早期（但仍不完整）版本”。

[3]GPT-4及其应用ChatGPT标志着人工智能从感知理解世界进入到了生成创造世界的新阶段。

2.高质量训练数据集是AIGC的关键从GPT-1到GPT-4的大模型进化过程中，除了算力基础设施外，高质量大规模数据集是决定大模型能力的关键因素，根据OpenAI前期论文和博客介绍，ChatGPT中数据集的规模和构建质量均高于以往的人工标注数据集[4]，ChatGPT大模型采用的 Transformer 架构解码预训练模型的原理本质上是通过数据集语料中字词出现的概率和关联关系来抽取特征，在已有字词后面预测补充最有可能出现的字词来实现语言理解和生成的，因此训练数据集的收集、清洗和特定标注异常重要。

首先，GPT-4的基础预训练是在大量无标注、但需要质量高、重复率少、噪声小、知识密度高、规范化程度高的大规模数据集上进行自监督训练来完成的，保证大模型具备正确的语言理解和生成能力，训练数据集包括13万亿token（单词或字符）的语料，涵盖全球互联网中主要以西方发达国家平台为主的数据源，如：维基百科、电子书籍、科学期刊、reddit社交媒体点赞数多的评论数据集、commonCrawl网页数据集等。

其次，ChatGPT的大规模预训练语言模型GPT-4还通过大量来自GitHub的开源程序代码数据集、代码注释数据约4.5TB，这部分面向具体问题和需求、有结构化分解和实现步骤注释的代码数据让GPT-4拥有了思维链（COT）能力和部分逻辑推理能力。

最后，GPT-4基础预训练模型还需经过人工调优以及用带有人工标注的数据集进行有效的监督训练，一方面适应不同专业领域的问题，正确理解任务需求，生成更准确合理的内容，一方面实现与人类意图对齐，即判别人类恶意指令、按照人类指令尽可能生成无负面影响结果的内容。

这类数据集分为两大类：一类是提示学习和指令精调数据集，主要有一系列问答对，提示指令、问题集及对应的相关内容文本语料构成；一类是用于进行RHLF（人类反馈强化学习）的数据集，请专家对大模型按照指令给出的答案和内容进行打分，标注人类偏好标签，通过奖励模型训练，让算法拟合人类的期望和倾向，减少有害内容，优化大模型的参数策略。

推动媒体融合向纵深发展_建设自主可控的技术平台——河北日报智慧媒体云平台建设的实践与思考

1.建设背景的重要论述和中办、国办印发的《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》，以及河北省两办印发的《关于加快推进媒体深度融合发展的若干措施的通知》的文件精神，河北日报报业集团以建立以内容建设为根本、先进技术为支撑、创新管理为保障的全媒体传播体系为目标，打造自主可控、传播力强的新型网络传播平台，从而构建集团全媒体传播体系。

套发布系统，随着新媒体业务不断发展壮大，现有系统已无法满足日常工作需求。

为此，急需构建一套新的技术平台，整合采编资源、业务流程和数据资源，以云计算、大数据、人工智能、移动互联网等先进技术为支撑，打造高质量全媒体产品，平台、端、微、号”各媒体形态的全面统一，实现互联互通、信息共享、协同互动的集团媒体融合发展生态圈。

2.建设思路略，需要主流媒体抢占意识形态的新阵地。

主流媒体的平台建设，经历了信息化、网络化、移动化三个阶段。

台建设速度加快，建设水平也有了很大提高。

国内主流媒体搭建了客户端、云平台、融媒体采编发系统等平台，把党管意识形态、党管媒体、党管舆论原则贯穿新型主流媒体建设发展始终，媒体融合走1563.1 技术架构（1）基础层即基础设施层。

由本地机房、阿里云及配套设施组成，负责为系统提供数据计算、网络传输、安全防护、数据存储、输入输出以及操作系统、中间件等基础平台服务功能。

（2）数据层即数据服务层。

为河北日报智慧媒体云生产提供各类数据服务，主要包括两类数据，内容数据与系统数据。

内容数据覆盖报社多媒体稿件资源（文字、图片、视频、音频等）、成品资源、第三方系统资源（新华社稿）、互联网稿件资源、记者编辑上传的素材资源等；系统数据主要提供流程流转及用户操作所产生的索引数据、日志数据、用户数据、权限数据、业务数据等。

（3）支撑层即工具支撑层。

配备多种组件工具，链接数据层与业务层。

提供新闻采集工具进行互联网新闻大数据的采集；提供数据整合软件汇聚、清洗多维度异构数据，如在新闻文本事件信息提取中，创新利用神经网络深度学习与规则相结合的方式，使用隐马尔可夫模型的改进算法，配置文本事件提取模型，解决新闻文本事件中标题、日期、来源、正文等关键信息抽取问题；采用大数据管理软件实现分布式的、安全的海量大数据管理；采用文本挖掘软件实现多维度、多形态的稿件智能处理，构建可以被不同系统调用的智能分析工具集，如通过搭建多层次、跨领域知识库，并基于语义搭配知识库和D-S证据理论，研发语义搭配错误判定模型，提升语义智能检校水平。

面向媒体融合的深度学习训练数据集研究

“人工智能关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南

国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果

媒体融合背景下科技期刊新技术应用、数字化转型、新媒体传播和运营的创新实践

基于深度学习的跨媒体数据分析与检索技术研究

基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究

基于深度学习的多模态数据融合技术研究及应用

深度学习的发展趋势

多媒体信息处理在信息科学中的研究与应用

《2024年面向深度学习的多模态融合技术研究综述》范文

国家重点研发计划「文化科技与现代服务业」重点专项 2022 年度项目申报指南说明书

基于深度学习的多模态数据融合算法研究

深度学习中的异构数据处理与融合方法(五)

推动技术与内容深度融合 实现媒体技术工作高质量发展

跨媒体检索中基于深度学习的多模态特征融合研究

《2024年面向深度学习的多模态融合技术研究综述》范文

基于深度学习的多源感知数据融合技术研究

基于深度学习与机器学习的跨媒体信息处理技术研究

视觉与听觉数据融合技术的研究及其应用

AIGC_时代新闻舆论工作新阵地——面向大模型的可信训练数据集与服务能力建设

推动媒体融合向纵深发展_建设自主可控的技术平台——河北日报智慧媒体云平台建设的实践与思考

推动技术与内容深度融合实现媒体技术工作高质量发展