可穿戴设备中多模态交互的可解释性

19/24可穿戴设备中多模态交互的可解释性第一部分多模态交互中可解释性概念解析 2第二部分可解释性评估指标与度量方法 5第三部分语音交互的可解释性增强策略 7第四部分视觉交互的可解释性增强策略 9第五部分触觉交互的可解释性增强策略 11第六部分多模态融合交互的可解释性研究 14第七部分可解释性在可穿戴设备应用中的挑战 16第八部分可解释性在可穿戴设备应用的未来展望 19

第一部分多模态交互中可解释性概念解析关键词关键要点多模态交互中的感知可解释性

1.感知可解释性关注可穿戴设备如何感知和解释用户意图和行为。

2.涉及从传感器数据中提取特征、建立推理模型和生成可解释输出。

3.强调可穿戴设备对肢体语言、面部表情和语音模式等非语言线索的理解。

多模态交互中的推理可解释性

1.推理可解释性解决可穿戴设备如何基于感知信息进行推理和决策的问题。

2.涉及因果推断、模式识别和异常检测。

3.要求可穿戴设备能够解释其决策背后的理由，并提供对推理过程的见解。

多模态交互中的反馈可解释性

1.反馈可解释性关注可穿戴设备如何向用户提供有关其感知和推理过程的反馈。

2.包括可视化、听觉和触觉线索，以传达设备的状态、意图和建议。

3.旨在提高用户对可穿戴设备行为的理解和信任。

多模态交互中的伦理可解释性

1.伦理可解释性探讨多模态交互在保护用户隐私、公平性和可问责性方面的挑战。

2.涉及对数据收集、处理和决策的影响的审查。

3.强调对可穿戴设备道德使用和潜在后果的理解。

多模态交互中的用户体验可解释性

1.用户体验可解释性考察可穿戴设备如何使交互过程对用户来说易于理解和使用。

2.涉及认知负荷、交互流畅性和心理模型的评估。

3.旨在创建自然而直观的交互体验。

多模态交互中的社会可解释性

1.社会可解释性研究多模态交互如何影响用户在社会环境中的感知和行为。

2.关注社交线索的解读、非语言交流和文化规范。

3.旨在了解可穿戴设备如何促进行为模式和社交互动。多模态交互中可解释性概念解析

引言

可解释性是当今多模态交互研究中的一个关键问题。它使系统能够为用户提供其决策和预测背后的原因，从而提高信任度和接受度。本文旨在对多模态交互中的可解释性概念进行全面解析。

多模态交互

多模态交互系统允许用户通过多种输入模式（例如语音、手势、文本）与机器进行交互。它超越了传统的单模态交互方式，提供了更自然和直观的交互体验。

可解释性

可解释性是一个广泛的概念，它描述了系统能够以人类可以理解的方式解释其输出及其背后的原因。在多模态交互中，可解释性至关重要，因为它可以帮助用户：

*了解系统的决策过程

*信任系统

*提供反馈和改进系统

可解释性类型

多模态交互中的可解释性可以分为以下类型：

*局部可解释性：解释单个预测或决策。

*全局可解释性：解释系统的总体行为。

*个体可解释性：根据个体用户定制解释。

*交互式可解释性：允许用户与系统互动以探索解释。

实现可解释性

实现多模态交互中的可解释性有几种方法：

*基于规则的方法：创建明确定义的规则来解释系统的决策。

*统计方法：使用统计技术（例如特征重要性）来识别最重要的交互模式。

*符号方法：使用符号表示来表示系统的知识和推理过程。

*神经符号方法：结合神经网络和符号技术的混合方法。

评估可解释性

评估多模态交互系统的可解释性至关重要。以下指标可以用于此目的：

*理解度：用户是否能够理解系统的解释。

*信任度：用户是否信任系统的解释。

*有效性：解释是否有助于用户任务的执行。

*满意度：用户对系统的可解释性的总体满意度。

应用

多模态交互中的可解释性在多个领域具有广泛的应用，包括：

*医疗保健：解释诊断和治疗建议。

*金融：解释金融预测和投资建议。

*教育：解释学生学习的进展和反馈。

*客户服务：解释聊天机器人的响应和推荐。

结论

可解释性是多模态交互研究中的一个至关重要的问题。通过引入人类可以理解的解释，可解释性可以提高信任度、接受度和整体用户体验。随着机器学习算法变得越来越复杂，实现和评估多模态交互系统的可解释性变得越来越重要，以便用户能够有效地与这些系统互动和信任它们。第二部分可解释性评估指标与度量方法关键词关键要点【解释性模型的复杂度】

1.度量模型解释组件的复杂度，例如规则数量、树的深度、特征重要性分数分布。

2.评估模型解释对用户理解难度的影响，包括解释的长度、抽象程度和技术术语的使用。

3.探讨模型复杂度与解释性之间的权衡，以找到可解释性和预测性能之间的最佳平衡点。

【解释性的一致性】

可解释性评估指标与度量方法

定性评估指标

*可理解性：用户是否能够理解模型输出并解释背后的原因。

*可预测性：用户是否能够预测模型的输出，即使在新的情况下。

*可信任性：用户是否相信模型的输出是准确且可靠的。

*透明度：模型的决策过程是否清晰且可供用户查看。

*对齐：模型输出是否与用户的预期和目标一致。

定量评估度量

用户研究

*定性用户反馈：收集用户对模型可解释性的开放式反馈。

*定量用户反馈：使用调查或问卷衡量用户对可解释性的评级。

基于模型的度量

*局部可解释性度量：评估模型对特定输入的输出的局部可解释性。

*全局可解释性度量：评估模型对所有输入的输出的全局可解释性。

*忠实度：衡量模型输出的可解释性与真实原因之间的相似性。

基于任务的度量

*决策支持：评估模型可解释性对用户决策制定过程的影响。

*任务性能：评估模型可解释性对用户在特定任务中的性能的影响。

具体度量方法

局部可解释性度量

*SHAP值：一种衡量特定特征对模型输出影响的度量。

*LIME：一种局部可解释性方法，通过创建局部线性模型来解释模型输出。

*积分梯度：一种通过计算输入特征梯度积分来解释模型输出的方法。

全局可解释性度量

*模型不可知性度量：评估模型可解释性是否依赖于特定的解释器。

*不变性度量：评估模型可解释性是否对输入的变化保持不变。

*稳定性度量：评估模型可解释性是否对训练数据的变化保持稳定。

忠实度度量

*对抗性攻击：生成对抗性示例以测试模型可解释性的忠实度。

*人工原因注入：将已知原因注入输入，并评估模型是否正确解释了这些原因。

*相似性度量：计算模型输出可解释性与真实原因之间的余弦相似度。

任务性能度量

*决策速度：评估模型可解释性对用户决策时间的的影响。

*决策准确性：评估模型可解释性对用户决策准确性的影响。

*任务完成时间：评估模型可解释性对用户完成特定任务所需时间的的影响。第三部分语音交互的可解释性增强策略语音交互的可解释性增强策略

在可穿戴设备中，语音交互成为一种重要的人机交互方式。然而，传统语音交互往往缺乏可解释性，导致用户难以理解和信任系统。为了解决这一问题，研究者提出了多种策略来增强语音交互的可解释性。

1.明确反馈：

提供明确的语音反馈，告知用户当前操作和系统意图，例如：“正在播放你的音乐”或“请再说一遍”。

2.词语可视化：

在设备屏幕上显示用户语音输入的文本或关键信息，使用户能够确认并纠正误识别。

3.意图可视化：

展示系统对用户意图的理解，例如在显示屏上显示意图树或图表。这有助于用户理解系统的决策过程。

4.交互记录：

保存用户与设备之间的语音交互，用户可以随时查看和回放，增强透明度和可追溯性。

5.质疑和澄清：

允许用户询问系统关于特定操作或决策的解释，系统提供详细的回应。

6.人机对话式解释：

使用自然语言问答的方式，系统主动向用户解释其行为和决策，提高可理解性。

7.情绪反馈：

通过语音合成或设备振动，提供情感反馈，例如认可或疑惑，增强交互的自然性和可解释性。

8.自我意识：

赋予系统自我意识，使其能够识别并承认其局限性，避免用户对系统能力产生错误期望。

9.交互日志：

记录用户与设备的交互，包括时间戳、语音输入、系统响应和用户反馈。这有助于研究人员分析交互的可解释性并发现改进领域。

10.可解释性指标：

开发可衡量语音交互可解释性的指标，例如用户理解度、信任度和满意度。通过这些指标，研究人员可以评估增强策略的有效性。

增强策略的好处：

增强语音交互的可解释性具有以下好处：

*提高用户对系统行为的理解和信任

*减少误解和挫败感

*促进高效的用户交互

*提高设备的可接受性和采用率

*为研究人员和开发人员提供改进语音交互的见解第四部分视觉交互的可解释性增强策略关键词关键要点【多模态融合的可解释性增强策略】

1.融合异构模态数据，构建跨模态语义表示，利用多模态特征互补性提高可解释性。

2.利用图神经网络或Transformer等深度学习模型，挖掘模态间交互关系，增强可解释性。

【交互可解释性评估指标】

视觉交互的可解释性增强策略

可穿戴设备中视觉交互的可解释性至关重要，它可以帮助用户了解设备的状态、预期行为和潜在影响。以下介绍几种增强视觉交互可解释性的策略：

1.图标和符号的明确性和简洁性：

*使用广泛认可的图标和符号，避免歧义或模棱两可。

*确保图标的大小、形状和颜色易于识别和区分。

*提供简洁的说明或标签，以解释图标的含义。

2.颜色编码和视觉层次结构：

*使用不同的颜色来区分状态、优先级或交互元素。

*创建清晰的视觉层次结构，将重要的信息置于显眼位置。

*利用对比度、饱和度和明度来吸引注意力并传达信息。

3.进度条和可视化反馈：

*使用进度条或加载动画向用户显示过程的进度。

*提供视觉反馈，例如动画或震动，以指示交互的结果。

*确保反馈及时且与预期行为相符。

4.触觉反馈：

*结合触觉反馈，例如震动或触觉模式，以增强视觉提示的可解释性。

*利用不同的振动模式来传达错误、确认或其他状态信息。

*确保触觉反馈与视觉提示协调一致。

5.叠加和上下文提示：

*在视觉元素上叠加文本或图像，以提供更多上下文信息。

*使用半透明叠加层或提示气泡，以临时显示说明或指导。

*确保叠加层不会遮挡重要信息，并且与整体设计风格一致。

6.可视化说明和教程：

*提供交互式可视化说明或教程，以引导用户完成复杂的交互。

*使用视频、动画或分步指南，以直观的方式演示交互的运作方式。

*确保说明清晰、简洁且与设备的功能一致。

7.自适应解释性：

*根据用户的偏好和交互历史调整可解释性策略。

*对于初学者或不熟悉设备的用户，提供更详细的解释性反馈。

*随着用户熟练程度的提高，逐渐减少解释性提示。

8.用户研究和反馈：

*定期收集用户反馈，以评估视觉交互的可解释性。

*进行可用性测试或焦点小组，以识别理解障碍和改进领域。

*根据用户反馈不断调整和优化解释性策略。

9.文化和语言考虑：

*考虑文化和语言的差异，并在图标、符号和文本中使用适当的翻译和表达。

*确保解释性信息以用户熟悉的方式呈现。

评估可解释性：

为了评估视觉交互的可解释性，可以使用以下指标：

*理解度：用户是否能够准确理解交互的目的、结果和操作步骤。

*效率：用户是否能够有效且快速地完成交互任务。

*满意度：用户是否对交互的可解释性和可用性感到满意。

*错误率：由于理解障碍或混淆而发生的错误数量。第五部分触觉交互的可解释性增强策略关键词关键要点【触觉反馈类型】

1.振动反馈：利用设备内置的震动马达产生振动，传递不同的触觉信息。

2.电刺激反馈：通过电刺激皮肤，提供更加细腻的触觉体验，增强触觉反馈的可解释性。

3.力反馈：通过外接设备施加压力或阻力，模拟真实世界的触觉交互，提升交互的可解释性和沉浸感。

【触觉反馈参数调节】

触觉交互的可解释性增强策略

触觉交互的可解释性是指用户能够理解和预测触觉反馈模式的含义和关联。增强触觉交互的可解释性对于改善用户体验、提高效率和降低认知负荷至关重要。

1.触觉模式语义化

通过将触觉模式与明确的语义信息关联，可以增强可解释性。例如：

*短促脉冲：警告或错误

*持续振动：确认或通知

*方向性触觉：导航提示

2.触觉模式分级

根据触觉模式的强度、频率和持续时间对它们进行分级，可以帮助用户区分不同的反馈类型。例如：

*柔和脉冲：轻微警告

*中等振动：重要通知

*强烈持续振动：紧急警报

3.触觉模式映射

将触觉模式映射到用户熟悉或直观的交互动作或对象上。例如：

*向左滑动：左转

*向右滑动：右转

*轻触：激活

4.触觉模式并置

通过组合多个触觉模式或将触觉模式与其他感知模式（如视觉或听觉）并置，可以增强可解释性。例如：

*短促脉冲（警告）+红色闪烁（视觉）

*持续振动（确认）+语音提示（听觉）

5.触觉模式一致性

确保触觉模式在整个交互中保持一致，有助于提高可解释性。避免使用相同的模式来表示不同的含义，这可能导致混淆和误解。

6.触觉模式适应

可以通过允许用户调整触觉模式的强度和持续时间来增强可解释性。这使他们能够定制反馈，以获得最合适的体验。

7.触觉模式解释

提供有关触觉模式含义的明确文档或教程。这有助于用户理解反馈模式并减少猜测。

8.触觉模式反馈回路

创建反馈回路，允许用户在收到触觉反馈后提供反馈。这使设计人员能够识别和解决任何解释性问题。

9.触觉模式偏好学习

根据用户偏好和上下文调整触觉模式。例如，允许用户选择不同的模式或调整模式强度，以优化他们的体验。

10.跨模式一致性

确保触觉模式与其他感知模式（如视觉和听觉）保持一致。例如，将触觉提示与相应的视觉或听觉提示配对，以增强可解释性和易用性。第六部分多模态融合交互的可解释性研究多模态融合交互的可解释性研究

引言

随着可穿戴设备在日常生活中变得无处不在，多模态交互技术使得用户能够通过多种输入和输出模式与设备进行交互。然而，多模态交互的复杂性给可解释性带来了挑战，这对于理解用户意图和确保交互的透明性和可信任性至关重要。

研究目标

本文旨在研究多模态融合交互的可解释性，重点关注以下目标：

*探讨多模态交互的可解释性概念。

*审查现有的可解释性技术。

*提出新的方法和度量标准来评估多模态交互的可解释性。

*探讨可解释性在实际多模态应用中的应用。

多模态交互的可解释性概念

多模态交互的可解释性是指用户能够理解和解释多模态系统背后的决策和行动。它涉及以下方面：

*透明性：用户能够理解系统如何处理和结合不同模态的信息。

*可预测性：用户能够预测系统在特定输入组合下的响应。

*可控性：用户能够控制和调整系统以满足他们的需求。

现有的可解释性技术

现有的可解释性技术包括：

*可视化技术：例如，决策树和热图，可以帮助用户可视化系统处理信息的流程。

*语言解释器：生成自然语言解释以解释系统的决策。

*交互式探查：允许用户通过与系统交互来探索不同的场景和解释。

新的可解释性方法和度量标准

本文提出了一种新的多模态交互可解释性评估框架，该框架包括以下方法和度量标准：

*认知可解释性：测量用户对系统决策的理解程度。

*行为可解释性：测量用户基于系统解释调整其行为的能力。

*可交互可解释性：评估系统是否提供交互式机制来解释其决策。

在实际应用中的可解释性

可解释性在以下实际多模态应用中至关重要：

*医疗保健：用户需要理解和信任基于多模态数据（例如，传感器数据、图像和语音）的诊断和治疗建议。

*自主驾驶：用户需要了解自动驾驶汽车的决策过程，以确保安全性和透明性。

*社交机器人：用户需要理解社交机器人的情感和行为，以便进行有效的互动。

结论

多模态交互的可解释性对于确保可穿戴设备中用户信任、透明性和控制至关重要。本文探讨了多模态交互的可解释性概念，审查了现有的可解释性技术，并提出了新的方法和度量标准来评估可解释性。此外，本文讨论了可解释性在实际多模态应用中的重要性。未来研究应重点关注可解释性技术的进一步开发和在更多应用中的集成。第七部分可解释性在可穿戴设备应用中的挑战关键词关键要点数据多样性和复杂性

-可穿戴设备产生大量多模式数据：包括传感器数据（如运动、心率、皮肤电活动）、环境数据（如光照、温度）、行为数据（如活动识别、手势识别）。

-数据格式多样：包括文本、数值、图像、音频和视频。

-数据关系复杂：不同模式数据之间存在相互依存和关联关系，需要综合考虑。

用户期望和理解

-用户对可解释性的期望较高：希望了解可穿戴设备如何处理数据、做出决策并提供反馈。

-用户理解不同：用户对可解释性的需求和理解方式因人而异，取决于技术素养、认知能力和使用场景。

-需要适应性可解释性：可穿戴设备应根据用户的特定需求和理解水平，提供可定制的解释。

技术发展限制

-算法复杂性：用于处理多模式数据的算法通常很复杂，难以解释其内部工作原理。

-数据处理管道不透明：数据从收集到可视化的处理过程可能不透明，阻碍用户理解。

-嵌入式系统限制：可穿戴设备的嵌入式系统通常资源有限，限制了可解释性实现的方法。

用户体验考虑

-可解释性应无缝集成：应以无缝且不干扰的方式向用户提供可解释信息。

-考虑用户认知负荷：解释应简洁明了，避免对用户造成认知负荷。

-提供可行动的见解：解释应提供可操作的见解，帮助用户采取明智的行动。

社会和伦理影响

-隐私和安全问题：可解释性可能揭示有关用户健康、行为和偏好的敏感信息。

-算法偏见：用于解释多模式数据的算法可能会出现偏见，需要仔细考虑。

-透明度和问责制：设计可解释的可穿戴设备有助于建立对技术和使用者的信任。

未来趋势和前沿

-认知计算和可解释AI：认知计算技术和可解释AI算法将用于增强可穿戴设备的可解释性。

-主动学习和自适应解释：可穿戴设备将通过主动学习和自适应解释机制，优化其可解释性方法。

-多模态可视化和交互：新颖的多模态可视化和交互技术将促进用户对多模式数据的深入理解。可穿戴设备应用中的可解释性挑战

可穿戴设备中的多模态交互融合了多种输入模式，如语音、触觉、手势和生理信号，从而增强了人机交互的自然度和效率。然而，这种交互的多模态性质也带来了解释性的挑战，限制了用户对设备行为和决策的理解，这在以下几个方面尤为明显：

1.异质数据的融合

多模态交互涉及从不同来源收集异质数据，如麦克风、传感器和摄像头。这些数据具有不同的格式、范围和粒度，需要复杂的融合和处理算法，才能从中提取有意义的信息。融合算法的黑箱性质使得用户难以理解设备如何融合这些数据，从而导致可解释性的下降。

2.模型的复杂度

多模态交互通常利用机器学习算法来处理异质数据并预测用户意图。这些算法通常非常复杂，具有大量的参数和非线性函数。这种复杂性使得用户难以理解模型的决策过程和判断其准确性和可靠性，进一步降低了可解释性。

3.背景信息的缺乏

可穿戴设备通常会在用户不知情的情况下收集背景信息，如环境数据、活动记录和社交媒体数据。这些信息对于设备的推理和决策至关重要，但用户往往缺乏对其来源和使用方式的了解。缺乏背景信息阻碍了用户理解设备行为的因果关系，并可能引发对其隐私和安全性方面的担忧。

4.可解释性与效率之间的权衡

可解释性通常需要额外的计算资源和延迟，这在实时和资源受限的可穿戴设备环境中可能不可行。设备制造商面临着在可解释性和交互效率之间进行权衡的挑战，这可能会影响用户体验。

5.偏见和歧视的风险

多模态交互收集的大量数据可能会反映训练算法所固有的偏见和歧视。这些偏见可能导致设备对不同群体用户的行为具有不同的解释，从而产生不正义和不公平的后果。确保模型和算法的公平性至关重要，但解释这些偏见并向用户传达它们的存在和影响非常具有挑战性。

6.用户的多样性

可穿戴设备的用户来自不同的背景、能力和认知偏好。解释性的方法需要针对用户的个人需求和理解能力进行定制。定制解释需要额外的设计和开发工作，进一步增加了可解释性在可穿戴设备应用中的挑战。

7.用户互动不足

可穿戴设备通常旨在提供无缝和不显眼的交互，以最大限度地提高便利性和效率。然而，这种低互动性可能会阻碍用户参与解释过程。用户可能不愿意花时间和精力来理解设备行为，从而导致可解释性下降。

8.监管和伦理考虑

可穿戴设备收集和使用敏感的个人信息，引发了监管和伦理方面的担忧。数据保护法规和伦理准则要求设备制造商提供透明度和可解释性，以便用户了解其数据如何被处理和使用。满足这些要求对于建立信任和确保可穿戴设备的广泛采用至关重要。

为了克服这些挑战，需要多学科的方法，结合从人机交互、机器学习、隐私和伦理等领域的研究成果。可解释性需要融入可穿戴设备的设计和开发的各个阶段，从数据的收集和融合到模型的训练和部署。通过提供用户友好的解释性工具、定制解释以满足用户的多样化需求，以及确保算法的公平性和透明度，可以提高可穿戴设备中多模态交互的可解释性，增强用户对设备行为和决策的理解，并促进人机交互的自然度、效率和信任。第八部分可解释性在可穿戴设备应用的未来展望关键词关键要点主题名称：个性化交互

1.利用机器学习和人工智能技术对用户行为和偏好进行个性化分析。

2.根据用户的个性化特征提供定制化的交互方式和可穿戴设备功能。

3.增强用户体验，提升设备的可接受性和可用性。

主题名称：无缝连接

可解释性在可穿戴设备应用的未来展望

可穿戴设备已成为健康监测、健身追踪和日常活动管理的重要组成部分。然而，这些设备产生的密集多模态数据需要有效和可解释的交互，才能为用户提供有意义的见解和个性化的体验。

可解释性在可穿戴设备中的重要性

可解释性对于可穿戴设备的应用至关重要，因为它可以：

*提高用户信任度：用户需要了解设备是如何收集和解释其数据的，以便他们做出明智的决策。

*促进行为改变：可解释的反馈有助于用户了解其行为和健康模式，从而激励他们进行积极的改变。

*增强个性化：通过解释个人数据，可定制算法和推荐，从而为每个用户提供量身定制的体验。

*降低偏差：可解释性有助于识别和消除算法中的潜在偏差，确保公平的待遇和准确的结果。

可解释性方法的未来方向

未来，可穿戴设备中的可解释性将通过以下方法得到增强：

1.自然语言解释：使用自然语言处理(NLP)技术将复杂的数据见解翻译成清晰易懂的语言，使用户可以轻松理解。

2.可视化交互：创建交互式可视化仪表板，允许用户探索和解释其数据，并通过可视化组件获得即时见解。

3.实时反馈：提供实时解释，让用户了解设备的预测和建议背后的推理，从而促进及时决策。

4.基于场景的可解释性：根据不同的使用场景和用户上下文定制解释，确保可解释性与特定任务相关。

5.用户反馈循环：收集用户反馈以改进可解释性模型，确保它们符合用户的需求和理解水平。

应用领域的扩展

可解释性在可穿戴设备应用中的重要性将随着以下领域的扩展而增加：

1.健康管理：提供可解释的健康指标和建议，帮助用户管理慢性疾病、改善睡眠模式并优化整体健康。

2.心理健康：跟踪和解释心理健康数据，支持用户识别情绪模式、管理压力并寻求适当的护理。

3.运动表现：提供可解释的运动分析和指导，帮助运动员提高表现、防止受伤并优化训练计划。

4.日常生活：解释与日常活动模式、睡眠质量和社交互动有关的数据，从而改善生活方式并提高整体幸福感。

5.辅助技术：为残疾人士开发可解释的可穿戴设备，提供增强访问、独立性和生活质量。

结论

可解释性是可穿戴设备未来发展的关键因素。通过实施先进的可解释性方法，用户将能够充分利用这些设备提供的丰富数据，获得有意义的见解并做出明智的决定，从而改善他们的健康、福祉和日常体验。展望未来，可解释性在可穿戴设备应用中的重要性将继续增长，开辟新的可能性，从更个性化和有效的健康管理到日常生活各个方面的增强。关键词关键要点主题名称：上下文适应性

关键要点：

1.结合用户之前的交互历史和当前上下文来增强解释性，使语音交互系统能够提供更相关的解释。

2.利用机器学习算法识别模式和推断用户的意图，从而生成定制化的解释，满足特定用户的需求。

3.使用自然语言处理技术分析用户查询，提取关键信息并生成易于理解的解释。

主题名称：多模式融合

关键要点：

1.整合视觉、