本文介绍了多种基于深度学习的监控视频暴力检测方法，包括卷积神经网络、长短时记忆网络和多模态神经网络。这些方法在识别精度上优于现有技术，并提出了新的数据集和模型，如CUE-Net和JOSENet，显著提升了暴力检测性能。

本文综述了深度学习在暴力检测中的应用，提出了多模态神经网络和超几何空间框架，以提高检测的准确性和泛化能力。研究表明，结合音视频信息和新型模型结构能够有效识别暴力行为，推动了该领域的发展。

本研究探讨了缺失模态对自我中心动作识别的影响，并提出了可学习的跨模态知识蒸馏模型（LCKD），在肿瘤分割中取得了显著的Dice分数提升。此外，研究还提出了一种基于弱监督学习的音视频暴力检测方法，以保持多模态性能并提升检测效果。