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

教学内容： 1.抽样推断的含义、作用 2.抽样推断中的基本概念 3.抽样误差的概念、影响因素 4.概率度、概率保证程度的含义及其二者之间的关系 5.总体参数的抽样估计方法 6.随机抽样的几种抽样组织方式（含义、样本容量的确定、抽样误差的计算） 教学重点： 1.抽样误差的概念、影响因素 2.总体参数的抽样估计方法 教学难点： 1.抽样平均误差、极限误差的含义及其关系 2.极限误差、概率、概率度的含义及其关系

在社会研究中我们经常要采用定序尺度，但直到现在，我们都还没有机会讨论涉及到定序尺度的显著性检验。本章要讲述某些用于定序尺度的双样本检验。与以前所讲的检验不同，使用这类方法不需要对总体分布作任何事先的假定(例如正态总体)。同时从检验的内容来说，也不是检验总体分布的某些参数(例如均值、成数、方差等)，而是检验总体某些有关的性质，所以称为非参数检验。非参数检验，泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法

一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题； 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算；熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法；熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法;

在岩体力学研究中,为对地质弱面进行统计加工和对岩体结构进行几何分析,常常需要用到赤平投影方法。本文从解析球面圆的'赤平投影入手,系统地討论了赤平极射投影和Lambert投影的关系;给出了吴尔夫网和施密特网的解析表达式;对这两种通用的投影网在等角性和等面性方面的特征进行了分析。在此基础上给出了一个简化的算式,以确定吴尔夫网中等价圆的半径,如果以吴氏网为基础以电算机制作等密曲线,这一算式将有实用价值

本文介绍一种新的混合离散变量优化方法及通用程序。该程序适合于求解含有整型、离散型和连续型变量的最优化问题,能给出符合工程要求的规格化最优解。本程序经用30个工程设计和数学问题的考核与评定,证明这种具有多功能的组合型算法和程序,其解题的可靠性,若按最优解的目标函数值的精度在10-2以下统计,达到100%。文中还简介了本程序在两个工程设计问题中的应用

克立格法是估计矿石储量的一种较新方法,目前使用该方法时,求实验变异函数及作克立格估值均可在电子计算机上自动进行,唯由实验变异函数拟合理论模型时还要依靠手工,它妨碍了由原始数据到储量估算整个过程的自动化。本文从变异函数的统计性质出发,探讨了变异函数的自动拟合问题,得到了一些初步的结果

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题； 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算；熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法；熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法; 3. 掌握人时发病率、发病概率和累计发病概率的意义、区别与计算方法；熟悉暴露人年的计算

一、目的要求 1.了解调查研究的概念、分类、设计要点及各环节的相互联系。 2.熟悉调查计划、整理计划的制定；常用的调查研究方法；调查研究的质量控制与组织实施。 3.掌握基本抽样方法和调查表的制定与考评