本文介绍了一种基于1D CycleGAN的方法，用于重建胎儿心电图信号，以提高心率和R-R间期的估计准确性，助力胎儿心脏疾病的早期诊断。同时，提出了一种自监督对比学习的多模式情感识别方法，实验结果表明其在情感识别任务中优于现有方法，具有良好的跨个体泛化能力。