深度学习+多模态数据融合，顶刊超神了！

还在搞传统的 多模态数据融合 ？不如考虑 结合深度学习 。优势在于能融合不同模态的特征信息，实现模型理解、预测和决策能力的大幅提升，可以帮助我们开发出拥有更高性能的智能算法和模型， 不仅在技术上提供了新思路，也拓宽了应用场景。

近期的不少一区顶刊上陆续发表了相关研究，热度可见。不过深度学习+多模态数据融合仍然处于快速发展期，数据异构性、模态缺失等问题尚未解决，还是有创新空间的，尤其在解决实际挑战或提出新型融合架构方面。

在未来更复杂场景下，显然这类多模态融合技术将成为核心支撑，且技术迭代必然很快，如果大家感兴趣就得抓紧了，找idea可以直接看我整理的 12篇 深度学习+多模态数据融合新论文（有代码） ，速度上车。

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DF-DM: A foundational process model for multimodal data fusion in the articial intelligence era

方法： 论文提出了一种名为“DF-DM”的多模态数据融合过程模型，结合了深度学习中的嵌入技术和跨行业数据挖掘标准流程。该方法通过引入“解耦密集融合”技术，优化模态间的互信息，减少冗余信息，同时保留模态特异性特征，从而在降低计算成本和复杂性的同时提高模型的效率和可靠性。

创新点：

• 提出“解耦密集融合”方法，通过优化互信息来促进不同数据模态间特征的密集交互。
• 利用嵌入和基础模型进行高维数据的降维，极大减少了计算需求，使多模态数据的高效整合成为可能。
• 引入专门的“偏差评估”层，通过多种策略系统性地识别和减轻数据融合过程中的偏差。

Deep learning for cross-domain data fusion in urban computing: Taxonomy, advances, and outlook

方法： 论文通过深度学习技术，系统性地总结了城市计算中多模态数据融合的最新进展，提出了基于特征、对齐、对比和生成的四大融合方法，并将城市应用分为七类，强调了大语言模型在其中的潜力，为城市计算提供了新的研究视角。

创新点：

• 提出了一种基于注意力机制的模型，结合卫星图像和兴趣点（POI）数据，用于估算经济指标。
• 首次将多视角城市图像（包括卫星图像和街景图像）与城市结构信息结合进行研究。
• 提出了多视图区域嵌入框架、地理与语义时空网络（GSNet）模型。

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