摘要：由于负载的改变或环境的改变，机械设备通常会以多模态的方式运行。因此抽取的观测数据随着模态的变化而变化。模式划分是故障分类之前的一个重要的步骤。本文提出了一

由之江实验室发起，德勤中国协同世纪出版集团上海科学技术出版社、中国科学院文献情报中心以及英国工程技术学会所编写的《情感计算白皮书》于今日正式向全球发布。联合项目组秉承概念、理论、技术、运用“四位一体”的知识架构，和产、学、研相结合的交叉视角，完成了白皮书的撰写和发布工作，以期凝聚各界人士，携手共促情感计算相关学科的协同发展，推动新一代人工智能时代的实现。

多模态荧光内窥成像评价方法研究-王浩

在使用CLIP做图文匹配时，发现只能用多个文本语句和一张图片匹配，而我想实现多个图片与文本进行匹配，基于CLIP进行实现。从头到尾可一键执行的代码打包一起放在资源里。执行test.py即可抓取你想要数量的图片并从中筛选出最符合你搜索关键词的照片。

人类通过多种感觉器官接触世界，例如眼睛、耳朵、触觉。多模态机器学习(Multimodal Machine Learning)研究包含不同模态数据的机器学习问题。常见的模态包括：视觉、文字、声音。

社交事件检测 随着社交媒体内容的激增，查找与感兴趣的社交事件相关的数字内容是一项艰巨的任务，需要搜索可能来自不同来源和站点的大量数据。 显然需要可以支持人类完成这项任务的算法。 在这个项目中，我们的目标是发现与事件相关的多媒体，并将它们组织在特定于事件的集群中，在 Web 多媒体集合中。 这可以为聚合和搜索应用程序提供基础，从而促进更容易地发现、浏览和查询社交事件。 数据 从获取数据 创建文件夹../res 地点 *_events.txt、metadata.xml 创建文件夹 ../res/photos 并将所有照片放入其中。 跑步 要运行的脚本顺序 过滤器.py 特征_gen.py feature_sift_gen.py 文件 距离_svm.py 集群.py 精度.py（可选） 参考 “使用多模态聚类和集成监督信号的社会事件检测”，Georgios Petkos、Symeo

使用 Matlab 和 GPU 的向量化长短期记忆 (LSTM)

基于无人机平台多模态数据融合的小麦产量估算研究_张少华.caj

此功能将执行恶魔配准，这是一种快速非刚性流体，如两个 2D 或 3D 图像之间的配准。 还支持不同 (MRI) 模态之间的配准，通过转换一个图像模态使其看起来像第二个图像的模态的功能。 Thirion 1998的论文描述了恶魔的注册，Cachier 1999和He Wang 2005对其进行了扩展。 基本算法：在每个像素上，使用强度差异和梯度信息定义速度（运动）。 该速度场由高斯平滑，并反复用于变换运动图像，并配准到静态图像。 （文件 basic_demon_example.m 中易于理解的代码示例） 我们没有使用“demonregistration”函数的基本方程，而是将其重写为由极限内存 BFGS 优化器以迭代和多分辨率方式使用，还支持扩散正则化。 （另见 Tom Vercauteren 等人。“非参数微分形态图像...”） 将一种模态转换为另一幅图像的假模态是通过使用两个图

多模态网络模型基础版本