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CNCC 2026：天津大学张长青谈广义多模态融合——从可信度量到 Fusion Anything 通用预测基座
模态缺失、噪声干扰怎么办？天津大学张长青：给多模态融合加上「可信度量尺」| CNCC 2026
AI 导读
在 CNCC 2026 的 Tutorial 报告中，天津大学张长青团队介绍了广义多模态融合研究，包括基于重构的潜在表征学习以应对模态缺失、结合 Dempster–Shafer 证据理论的 TMC 可信多视图分类。
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