该论文提出了一种新颖的模态自适应Transformer（MAT）来解决任意模态显著目标检测的挑战。通过模态适应特征提取器（MAFE）和动态融合模块（CDFM和SDFM），有效捕捉跨模态互补的语义和细节信息。

该论文提出了一种基于多模态信息的多模态预训练和迁移学习框架（MISSRec），用于顺序推荐。MISSRec通过设计编码器-解码器模型和动态融合模块，解决了现有推荐方法在稀疏ID和冷启动问题方面的性能不佳的问题。该方法在实验中表现出的效果和灵活性使其成为实际推荐场景的可行解决方案。

该论文提出了一种基于多模态信息的多模态预训练和迁移学习框架（MISSRec），用于顺序推荐。MISSRec通过设计编码器-解码器模型和动态融合模块，解决了现有推荐方法在稀疏ID和冷启动问题方面的性能不佳的问题。该方法在实验中表现出的效果和灵活性使其成为实际推荐场景的可行解决方案。

该论文提出了一种基于多模态信息的多模态预训练和迁移学习框架（MISSRec），用于顺序推荐。通过设计编码器-解码器模型和动态融合模块，MISSRec能够实现更鲁棒且可迁移的序列表示。该方法在实验中表现出的效果和灵活性使其成为实际推荐场景的可行解决方案。