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近年来，以知识图的快速增长为特征的知识工程重新兴起。然而，大多数现有的知识图都是用**纯符号**表示的，这损害了机器理解现实世界的能力。**多模态知识图(MMKGs)**是实现人类水平的机器智能不可避免的关键一步。本文对文本和图像构建的MMKGs进行了研究，首先给出了MMKGs的定义，然后对多模态任务和技术进行了初步探讨。然后，我们系统地回顾了MMKGs的建设和应用所面临的挑战、进展和机遇，并详细
文章链接：https://arxiv.org/pdf/2502.19854项目链接：https://github.com/AWCXV/GIFNet图像融合范式通常可以定义为：其中， 和 是输入图像， 表示图像融合方法， 是融合后的图像。最近的方法通常结合高层次视觉任务的语义信息来进行多模态图像融合（IVIF）模型，旨在提高性能。然而，这种范式可能会带来图像质量下降、计算成本增加和泛化能力有限的风险
【大模型基础篇】知识图谱和 AI 多模态推理是什么？一篇文章讲透所有要点
NewBeeNLP原创出品公众号专栏作者@上杉翔二悠闲会·信息检索推荐已经成为许多在线内容共享服务的核心组成部分，从图像、博客公众号、音乐推荐、短视频推荐等等。与传统推荐不...
图文混合问答是当前AI领域的一个热门研究方向，能够让机器更好地理解和回应包含视觉信息的用户查询。本文详细介绍了一种嵌入型图文混合问答系统的实现原理与技术架构。我们将探讨如何从Markdown文档中提取图片信息，利用视觉语言模型（VLM）对图片内容进行智能分析和描述生成，并将这些视觉信息与文本内容有效融合。通过异步批量处理、正则表达式图片链接提取、AI描述增强等技术，系统能够高效处理图文混合内容。最
前段时间，李沐在上交大演讲谈到，多模态是AI领域的下一个趋势，其中尤其值得关注！实际上，不仅李沐看好，北大高文院士团队、微软亚洲研究院等也都在争先研究！各大顶会自然也少不了其身影。比如最新公布的NeurIPS24便有多篇成果！其中模型CMG，更是在跨模态事件定位任务中，实现了准确率提升47.7％的拔群效果！主要在于，其能够利用文本、图像、音频等多种类型的数据模态，在海量无标注的数据上进行预训练。从
论文中汇总了若干常用的开源多模态时间序列数据集，覆盖医疗（如 MIMIC 系列）、金融（如 FNSPID）、IoT、交通（如 NYC 交通数据）等多种场景。每个数据集通常包含时间序列信号，再配合文本、图像或结构化元数据，为多模态分析提供素材。数据集。
摘要：本文基于CiteSpace软件对中国知网2010-2024年人工智能领域深度学习研究的3040篇核心期刊文献进行可视化分析。研究发现：2016年后发文量快速增长；研究机构呈现"一超多强"格局，以中国科学院大学为核心的合作网络最为紧密；研究热点集中于人工智能、深度学习等基础技术，未来将向预测、隐私保护等方向拓展。研究表明深度学习正从技术突破转向"算法-场景-伦理&
计划研究多模态知识图谱方向，利用多模态信息：文本+图像+知识图谱+视频+时间序列。。。，来进行一些应用。第一步先进行相关文献的阅读。
RAG-Anything的核心技术创新在于构建了统一的多模态知识图谱架构，能够同时处理并关联文档中的文字内容、图表信息、表格数据、数学公式等多种类型的异构内容，解决了传统RAG系统仅支持文本处理的技术限制，为多模态文档的智能理解提供了新的技术方案。
***当前市场参与者的发展进展。
