本研究提出了一种跨领域数据融合框架，整合多模态数据，构建了隐私保护的人类出行轨迹数据集。通过案例研究验证其有效性，为城市规划和交通管理提供支持。

本研究提出了一种门控多模态时间神经网络，旨在解决深度学习在睡眠分级中的多模态贡献不均和数据干扰问题。通过动态融合心率、运动、步数、EEG和EOG数据，显著提高了分类准确率，性能优于现有模型。

本研究提出了一种新方法DeepMSI-MER，旨在解决多模态情感识别中的异构数据融合和模态相关性问题。实验结果表明，该方法在IEMOCAP和MELD数据集上显著提高了情感识别的准确性和鲁棒性，验证了多模态特征融合的有效性。

本研究提出了一种基于深度学习的交通安全分析方法，克服了传统碰撞分析系统的局限性。通过集成学习和多模态数据融合，开发了分层严重性分类系统，实现了92.4%的风险预测准确率和89.7%的热点识别精度，显著提升了分析效果。

本研究提出LAVCap框架，旨在解决自动音频字幕生成中音频与视觉数据融合不足的问题。通过优化训练策略和关注模块，LAVCap在AudioCaps数据集上表现出色，具有重要的应用潜力。

本研究提出HGSFusion方法，解决毫米波雷达在自主驾驶3D目标检测中的稀疏性和角度估计误差，优化雷达与摄像头的数据融合，显著提升检测性能。

本研究提出了一种频率自适应低延迟目标检测器（FAOD），有效解决了事件相机与RGB相机在目标检测中的数据融合问题，显著提高了检测精度，尤其在多个数据集上表现突出。

本研究针对全球老龄化问题，构建了智能老年护理服务模型，利用多模态数据融合技术，提高了老年人健康行为预测的准确性和稳健性，为健康管理提供了技术支持。

本研究提出了一种结合卷积神经网络与数据融合的框架，以提高复杂交通场景中对车辆和行人的检测效率。结果表明，该模型在不同交通条件下的测量误差不显著。

本研究提出了一种基于注意力机制的异构多变量数据融合方法（AHMDF），有效解决了电动车充电需求预测中传统图模型的不足。实验结果显示，该方法在多个数据集上表现优于其他模型，动态影响显著。

本研究提出了一种融合热成像、光电和雷达数据的多传感器方法，利用卷积神经网络提高无人机检测和分类的准确性，效果优于单一传感器。

在大模型时代，OCR技术应用广泛，但通用模型在复杂场景中表现有限。PaddleX推出PP-ChatOCRv3，通过数据融合提升垂类模型的专业性和通用性，尤其在手写识别中表现出色。用户可通过简单配置优化模型性能。

该文章介绍了DiffusionDet，一种基于视觉的自动驾驶对象检测框架。该框架利用单目相机和深度传感器的数据融合，通过特征融合提高汽车目标的检测能力。实验结果显示，在KITTI数据集上取得了2.3的AP增益，尤其在检测小物体方面表现出改进性能。

城市计算是整合多源数据以支持可持续发展的关键学科。智能城市中利用深度学习方法促进跨领域数据融合的趋势增长。一份综述回顾了基于深度学习的城市计算数据融合方法的最新进展，并展望了大型语言模型与城市计算之间的相互影响和未来研究方向。

该研究介绍了一种数据融合建模方法，可以识别不同数据源的共同特征并考虑源特异性变异。耦合生成器分解方法在多主体、多模态的神经影像实验中的应用效果明显。研究结果表明，颞叶面区的激活性在约170ms后对于打乱的脸部与真实脸部相比有所改变。该方法比传统方法更快速，研究者提供了易于访问的工具箱，包括耦合生成器分解、原型分析和定向原型分析的数据融合方法。该方法为数据融合提供了一个有希望的新途径。

本文提出了一个针对地面移动机器人的可行驶区域和路面异常检测基准，评估了现有单模和数据融合语义分割CNN的性能，并提出了一个名为动态融合模块（DFM）的新模块来有效和高效地融合不同类型的视觉特征。实验结果表明，提出的DFM-RTFNet在KITTI路况基准上表现出色，并在公开数据集上可用。