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张长青CNCC谈可信多模态融合与TMC
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AI 综述
2026年10月28日，在CNCC 2026上，天津大学张长青作报告《广义多模态融合技术》，内容围绕多模态表征、动态可信融合与通用预测基座展开。报道称，团队提出可信多视图分类方法TMC，利用Dempster–Shafer证据理论融合各视图证据以估计不确定性；在晶体结构识别任务上，准确率由约58%—59%提升至93.9%左右。目前公开信息仅涵盖该报告及TMC方法的上述介绍，尚无后续进展披露。
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最新进展10月28日 15:58
张长青在CNCC 2026介绍TMC方法，晶体结构识别准确率提至约93.9%。报道时间线
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10月28日
- 雷峰网天津大学张长青：给多模态融合加上「可信度量尺」｜CNCC 2026
天津大学张长青在 CNCC 2026 报告《广义多模态融合技术》，围绕多模态表征、动态可信融合与通用预测基座展开。团队提出可信多视图分类方法 TMC，用 Dempster–Shafer 证据理论融合各视图证据以估计不确定性，晶体结构识别准确率由约 58%—59% 提升至 93.9% 左右。
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