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基于深度学习的多模态融合方法：医疗与环境领域的创新应用与挑战
一、引言
1.1研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展，数据的多样性和复杂性不断增加，多模态数据在各个领域中广泛存在。多模态数据是指包含多种类型信息的数据，如文本、图像、音频、视频等。这些不同模态的数据能够从多个角度反映事物的特征和属性，为人们提供了更全面、丰富的信息。然而，传统的单模态数据处理方法难以充分利用多模态数据的优势，无法满足日益增长的复杂任务需求。在此背景下，多模态融合技术应运而生，它旨在将来自不同模态的数据进行整合，以获取更全面、准确的信息，从而提高系统的性能和决策能力。
深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过构建
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