基于深度学习的多模态数据融合技术研究进展

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一、前言

随着传感器技术的快速发展，数据的质与量不仅显著提升，其多样性也呈现爆炸式增长。不同传感器采集的数据为用户提供了对同一物体、活动或现象的差异化“视角”，即通过不同传感器，能从多维视角观测同一目标[1]。这些新视角极大拓展了人类对世界的认知。以医学领域为例，医生可综合计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）影像、磁共振成像（MagneticResonance Imaging，MRI）及血液检测数据等多模态信息进行诊断。（剩余7084字）

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