多模态数据

多模态数据利用数据融合技术，在多模态生物特征识别过程中采用识别过程，使得认证和识别过程更加准确和安全。

多模态数据在捕获的信息量和数据的复杂程度上不同于传统数据。模态数据可以捕捉广泛的信息，包括视觉和听觉线索，而传统数据通常仅限于单一模态。

多模态是指在同一任务中使用不同的特征数据来提高识别准确率。大模型是指使用更多的参数来提高模型的性能，从而提高识别精度。

情态是指人与外界环境(如人、机器、物体、动物等)的相互作用。)通过他们的感官。

虽然MAESTRO可以通过RNN-T框架下的模态匹配算法从语音和文本模式中学习* * *表示，但该算法只能在成对的语音-文本数据上进行优化。SpeechLM的目标是使用文本数据来改进语音表示的学习。

现在，更值得注意的是同时分析单个细胞中的多个分子，以建立对单细胞分子的更全面的视图。通常，这些方法将scRNA-seq数据与其他分析方法相结合。目前从单细胞获取多模态数据主要有四种策略:严格来说，这种方法是单峰的。