【课题推荐发表期刊】

【课题背景】

在当今数字化时代，信息呈现形式多样化，包括文本、图像、音频和视频等。这些不同形式的信息被称为多模态数据。随着互联网和移动设备的普及，多模态数据的生成和获取变得前所未有的容易。然而，如何从这些海量且复杂的数据中提取有价值的信息成为了一个挑战。传统的信息处理技术通常只关注单一模态的数据，难以充分利用多模态数据中的互补信息。在人工智能领域，多模态数据融合是一个热门的研究方向，涉及图像、文本、音频等不同类型的数据集成处理，以实现更准确的信息识别和分析。

本课题研究将聚焦于多模态数据的应用研究，提高信息处理的准确性和效率，有效应用于多个实际领域。

【课题方向参考】

• 研究如何通过融合图像与相关文本信息来提高图像识别的准确度和丰富性

• 探索多模态数据在特定应用中的集成策略，如医疗影像与病历记录的融合用于提高诊断准确性。

【适合人群】

计算机、数学、数据科学等专业的本、硕研究生，要求有学习人工智能方面的热情和动力，希望能够在本科期间发表高质量论文的学生，熟练使用python。

【课题收获】

• 高质量论文一篇（SCI/CCF定向期刊）

• SCI期刊投递与发表指导

• 结业证书

【课题安排】

研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整。

【推荐阅读】

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