引出多模态融合策略并介绍

多模态融合策略是指通过结合多个不同的数据源和模态来提高机器学习或人工智能系统的性能，以获得更准确的预测结果。这些不同的数据源和模态可以包括图像、视频、语音、文本、传感器数据等。

多模态融合策略通常分为两种类型：低层次融合和高层次融合。

低层次融合是指将多个模态的特征提取结果进行汇合，然后使用深度学习模型进行分类或预测。这种融合策略通常使用卷积神经网络或循环神经网络等深度学习模型。

高层次融合是指将多个模态的预测结果进行汇合，然后再次使用深度学习模型进行分类或预测。这种融合策略通常使用多任务学习或集成学习等方法。

总的来说，多模态融合策略可以提高机器学习或人工智能系统的准确性和鲁棒性，从而更好地满足实际应用需求。