Talk预告｜人民大学卫雅珂：Balanced multimodal learning - 异质多模态数据的平衡之道

主要观点总结

本文报道了TechBeat人工智能社区第608期线上Talk，由中国人民大学博士生卫雅珂分享主题为“Balanced multimodal learning - 异质多模态数据的平衡之道”的演讲。文章介绍了演讲的主题、嘉宾、时间、地点，以及Talk的内容大纲、预习资料、提问交流、嘉宾介绍等相关信息。

关键观点总结

关键观点1: TechBeat人工智能社区举办第608期线上Talk

介绍本期线上Talk的举办地点和主办方。

关键观点2: 中国人民大学博士生卫雅珂作为嘉宾分享主题演讲

介绍嘉宾的背景和研究方向。

关键观点3: 演讲主题为“Balanced multimodal learning - 异质多模态数据的平衡之道”

介绍演讲的主题内容，包括多模态学习的挑战和解决方法等。

关键观点4: 演讲内容包括Talk大纲、预习资料、提问交流和嘉宾介绍等部分

详细介绍演讲的各个部分内容和流程。

关键观点5: TechBeat人工智能社区是一个荟聚全球华人AI精英的学习成长社区

介绍TechBeat人工智能社区的定位和愿景。

文章预览

本期为 TechBeat人工智能社区 第 608 期 线上Talk。 北京时间 7 月11日 (周四)20:00， 中国人民大学博士生 卫雅珂 的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！ 她与大家分享的主题是:  “ Balanced multimodal learning - 异质多模态数据的平衡之道 ” ， 届时她将就如何平衡并促进对异质多模态数据的充分挖掘与学习这一问题相关研究进行总结与梳理，并展望该问题在更广泛背景下的潜在发展。 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ Talk·信息 ▼ 主题：Balanced multimodal learning - 异质多模态数据的平衡之道 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 嘉宾：中国人民大学博士生 卫雅珂 ‍‍ ………………………………