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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

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第一节 塑性成形基础 第二节 自由锻 1、金属塑性变形的实质 2、塑性变形后金属的组织和性能 3、锻造比 4、金属的锻造性能 1、自由锻工序 2、自由锻工艺规程的制订 塑性成形及其种类 第三节 模锻 1、模锻的特点与应用 2、锤上模锻 3、胎模锻 4、压力机上的模锻 第四节 板料冲压 1、板料冲压的特点和应用 2、板料冲压的基本工序 1、自由锻件的结构工艺性 2、模锻件的结构工艺性 3、板料冲压结构工艺性 第五节 锻压件结 构工艺性