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

采用西澳大学室内鼓轮式离心机，在预先固结的高岭黏土中开展不同离心力场( 50g，125g 及 250g，g 为重力加速度) 条件下的模型压桩试验、T--bar 试验和静力触探试验，分析了模型桩在贯入过程、静置稳定过程中桩身径向应力( σr ) 的变化规 律，并对后期桩体拉伸载荷阶段的径向应力变化值( Δσr ) 及桩侧摩阻力变化情况行了探讨，揭示了在不同超固结比( OCＲs) 黏 土中静压桩侧摩阻力的演变特性．

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课程简介:本门课程是植物保护专业的选修课,主要讲授植物检疫学的原理国内植物 检疫和进出境植物检疫的执行步骤;植物检疫的检验方法:检疫对象的处理方法;介绍重 要的植物检疫对象的生物学特性和发生规律等其目的为学生将来毕业后从事植物检疫工作打下基础

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结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%

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课程简介 农田杂草防除学是研究农田杂草生长发育和危害规律及防除体系的科学,它是高等院校 农学类专业必修的专业课。本门课程根据生物学原理,研究杂草的生物学特性,掌握其种 群、群落与个体生育、繁殖、传播规律及其与环境条件的关系,制定出包括农业措施、物 理、机械、化学、生物生态学等对草害的与控制措施,以组成预防和田间管理相结合的综合 防治体系、将农田杂草危害控制到最小程度,保证农作物的高产、稳产

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