多模态技术英文

多模态是指优胜劣汰——遗传优化法在自然界，组成生物群体的各个体由于彼此间的差异，对所处环境有不同的适应和生存能力，遵照自然界生物进化的基本原则，适者生存，优胜劣汰，要淘汰那些最差的个体，通过交配将父本优秀的染色体和基因遗传给子代，通过染色体和基因的重新组合产生生命力更强的新的个体与由它们组成的新的群体。

特点：特点是对参数进行编码运算，不需要有关体系的任何经验知识，沿多种路线进行平行搜索，不会落入局部较优的陷阱，能在许多局部较优中找到全局最优点，是一种全局最优化方法。

扩展资料：

多模态的运算涉及到遗传算法，其特点：

(1)遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。

(2)遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。

(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。

(4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。

(5)具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，适应度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。

参考资料来源：百度百科-遗传算法

百度百科-多模态

所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。Turing OS机器人操作系统将机器人与人的交互模式定义为“多模态交互” [1] ，即通过文字、语音、视觉、动作、环境等多种方式进行人机交互，充分模拟人与人之间的交互方式。这一交互方式复合机器人类产品的形态特点和用户期待，打破了传统PC式的键盘输入和智能手机的点触式交互模式。 [1] 多模态交互方式定义了下一代智能产品机器人的专属交互模式，为相关硬件、软件及应用的研发奠定了基础。

多模态话语分析理论是上世纪末国外兴起的一种新的话语分析理论，目前，该理论已被广泛应用在各类语篇分析中。近年来，随着科学技术的不断发展以及多媒体和互联网的广泛使用，信息的传递方式已不再是单一的文本，取而代之的是包含了多种模式如音频、视频、三维立体动画等的复杂形态。随着多媒体设施在课堂应用的增加以及表义形式的多样化，传统意义上的课堂也日益多模态化（multimodality）。教学过程中，各种符号资源如语言、视觉图像、声音、颜色、空间结构等被用来完成意义表征，实现教学目的。与此同时，人们也越来越关注多模态与多媒体对课堂教学的影响及如何趋利避害，以正确运用课堂教学中的各种模态。