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面向深度学习的多模态信息融合策略

引言

多模态学习数据的融合与协同分析技术不仅在学术研究中具有重要意义，也将在教育、医疗、智能制造等领域得到广泛应用。在教育领域，通过结合学习者的多模态数据进行协同分析，可以实现更加精准的学习效果评估和个性化辅导。在医疗领域，多模态分析可以帮助医生更好地理解患者的症状，提供更为有效的诊断与治疗方案。在智能制造和人机交互等领域，协同分析技术也可以提高生产效率和人机协作的精度。

常见的多模态融合模型包括神经网络模型、集成学习模型和基于图模型的方法。神经网络模型如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经