跨媒体分析与推理技术研究综述

当前,以网络数据为代表的跨媒体数据呈现爆炸式增长的趋势,呈现出了跨模态、跨数据源的复杂关联及动态演化特性,跨媒体分析与推理技术针对多模态信息理解、交互、内容管理等需求,通过构建跨模态、跨平台的语义贯通与统一表征机制,进一步实现分析和推理以及对复杂认知目标的不断逼近,建立语义层级的逻辑推理机制,最终实现跨媒体类人智能推理。文中对跨媒体分析推理技术的研究背景和发展历史进行概述,归纳总结视觉-语言关联等任务的关键技术,并对研究应用进行举例。基于已有结论,分析目前跨媒体分析领域所面临的关键问题,最后探讨未来的发展趋势。

跨媒体智能关联分析与语义理解理论与技术研究进展

深入分析了跨媒体智能关联分析与语义理解理论技术的最新研究进展,包括多模态数据的统一表达、知识引导的数据融合、跨媒体关联分析、基于知识图谱的跨媒体表征技术以及面向多模态的智能应用.其中,多模态数据的统一表达是对跨媒体信息进行分析推理的先决条件,利用多模态信息间的语义一致性剔除冗余信息,通过跨模态相互转化来实现跨媒体信息统一表达,学习更全面的特征表示;跨媒体关联分析立足于图像语言、视频语言以及音视频语言的跨模态关联分析与理解技术,旨在弥合视觉、听觉以及语言之间的语义鸿沟,充分建立不同模态间的语义关联;基于知识图谱的跨媒体表征技术通过引入跨媒体的知识图谱,从跨媒体知识图谱构建、跨媒体知识图谱嵌入以及跨媒体知识推理3个方面展开研究,增强跨媒体数据表征的可靠性,并提升后续推理任务的分析效率和准确性;随着跨模态分析技术的快速发展,面向多模态的智能应用得到了更多的技术支撑,依据智能应用所需要的领域知识,选取了多模态视觉问答,多模式视频摘要、多模式视觉模式挖掘、多模式推荐、跨模态智能推理和跨模态医学图像预测等跨模态应用实例,梳理了其在多模态数据融合以及跨媒体分析推理方面的研究进展.

中国农业隐性失业的统计测算及分析

庞大的农业人口和农业隐性失业大军是困扰我国国民经济发展和工业化进程的重要障碍。对农业隐性失业的内涵进行了详细的阐述及界定 ,并运用国际比较法、抽样统计法和定性分析与推理法对我国农业隐性失业人口规模做了统计测算 ,在此基础上分析了我国农业隐性失业的现状及走势。

在“估算”教学中培养学生的推理能力——“小数乘法解决问题例8”教学片段与思考

以小数乘法一课为例,帮助学生理解“分析与推理”与“求近似数”两种估算方法的不同,让学生感受到“分析与推理”估算方法的优点。教师要用心设计过渡的问题,通过对比显现出“分析与推理”估算方法的可信度,让学生能够顺利掌握估算方法。教师还要善于挖掘教材并分析教材,找到知识之间的连接和互补,使学生得到更完善的知识。

谈一道圆的中考题的解题研究

依赖直觉和感性,仅凭记忆与习惯,缺乏批判精神与理性思考的数学学习,终究局限于回忆与模仿,受制于定势思维,难于实现思维的迁移与发散.多向思维是从不同角度、不同方向、不同层次进行多方面的思维判断^([1]),从而形成解决问题的多种思路、多种方法、多种方案,培养学生的分析与推理能力,发展学生的成长型思维,进而实现思维的简化与优化.