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多模态数据处理:支持文本、图像、音频、视频等数据的联合分析与生成,通过跨模态融合技术捕捉数据间的语义关联。
自监督学习:利用标签数据训练,通过对比不同模态的相似性学习特征表示,降低对标注数据的依赖。
高维特征提取:采用深度学习算法(如CNN、Transformer)从原始数据中提取复杂结构信息,支持跨模态语义推理。
个性化生成:根据用户偏好生成定制化内容(如多语言视频、风格化图像),提升用户体验。
应用场景:
医疗诊断:结合CT影像与病历文本,辅助医生识别肺结节等病灶,准确率达95%以上。
视频生成:支持文本描述生成视频内容,应用于教育培训、新闻报道等领域。 |
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