挑戰(zhàn)課題方向簡(jiǎn)介

多模態(tài)學(xué)習(xí)已成為當(dāng)今AI領(lǐng)域的重點(diǎn)突破方向，也是將來(lái)我司的AI和友商競(jìng)爭(zhēng)要攻克的關(guān)鍵戰(zhàn)略方向。該課題將深入調(diào)研分析目前業(yè)界多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)展和可落地方向，基于多模態(tài)知識(shí)表征、對(duì)齊、轉(zhuǎn)化和融合等技術(shù)，探索多源、異構(gòu)、多模態(tài)數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、城市、工業(yè)、醫(yī)療、能源、金融等行業(yè)場(chǎng)景的高價(jià)值應(yīng)用。典型場(chǎng)景包括基于復(fù)雜多模態(tài)數(shù)據(jù)的城市突發(fā)事件綜合感知和智能預(yù)警、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)知識(shí)抽取建模和輔助決策推薦、基于高維體數(shù)據(jù)的油氣勘探地震相分析、多源多端觀測(cè)數(shù)據(jù)的氣象預(yù)報(bào)AI算法和工業(yè)制造領(lǐng)域的流程優(yōu)化、AI+機(jī)理模型等。

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