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面向海洋的多模态智能计算:挑战、进展和展望
文献摘要：
海洋是高质量发展的要地,海洋科学大数据的发展为认知和经略海洋带来机遇的同时也引入了新的挑战.海洋科学大数据具有超多模态的显著特征,目前尚未形成面向海洋领域特色的多模态智能计算理论体系和技术框架.因此,本文首次从多模态数据技术的视角,系统性介绍面向海洋现象/过程的智能感知、认知和预知的交叉研究进展.首先,通过梳理海洋科学大数据全生命周期的阶段演进过程,明确海洋多模态智能计算的研究对象、科学问题和典型应用场景.其次,在海洋多模态大数据内容分析、推理预测和高性能计算3个典型应用场景中展开现有工作的系统性梳理和介绍.最后,针对海洋数据分布和计算模式的差异性,提出海洋多模态大数据表征建模、跨模态关联、推理预测以及高性能计算4个关键科学问题中的挑战,并提出未来展望.
文献关键词：
海洋大数据;多模态;海洋多媒体内容分析;海洋知识图谱;海洋大数据预测;海洋高性能计算;海洋目标重识别
中图分类号：
作者姓名：
聂婕;左子杰;黄磊;王志刚;孙正雅;仲国强;王鑫;王玉成;刘安安;张弘;董军宇;魏志强
作者机构：
中国海洋大学,青岛 266100;中国科学院自动化研究所,北京 100190;清华大学计算机科学与技术系,北京 100084;青岛海洋科学与技术试点国家实验室,青岛 266061;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津 300072;北京航空航天大学宇航学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]聂婕;左子杰;黄磊;王志刚;孙正雅;仲国强;王鑫;王玉成;刘安安;张弘;董军宇;魏志强-.面向海洋的多模态智能计算:挑战、进展和展望)[J].中国图象图形学报,2022(09):2589-2610
A类：
多模态智能计算,海洋多媒体内容分析,海洋知识图谱,海洋大数据预测,海洋高性能计算,海洋目标重识别
B类：
向海,进展和展望,海洋科学,科学大数据,经略,显著特征,计算理论,技术框架,多模态数据,海洋现象,智能感知,预知,交叉研究,数据全生命周期,演进过程,典型应用场景,多模态大数据,数据内容,海洋数据,数据分布,计算模式,出海,数据表征,表征建模,跨模态,关键科学问题,未来展望
AB值：
0.24424
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