大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

长期以来,人们对烧结用铁矿石的评价主要集中在化学成分、粒度组成、矿物特征等常温性能方面,而对铁矿石在烧结过程中的高温行为和作用知之甚少.根据对这一问题的深入思考和实验室的基础研究,提出了\铁矿石的烧结基础特性\的概念.该概念包括同化性能、液相流动性,粘结相强度性能和铁酸钙生成性能等.研究烧结过程中这些高温物理特性,有利于完善烧结理论、改善烧结矿质量和优化烧结工艺过程

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