随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

我们生活在一个由大量不同模态内容构建而成的多媒体世界中，不同模态信息之间具有高度的相关性和互补性，多模态表征学习的主要目的就是挖掘出不同模态之间的共性和特性，产生出可以表示多模态信息的隐含向量。

总得来说，这篇文章较为抽象，理解起来相当费劲。很多地方加入了个人描述语句，如果有理解不当的地方，还望指出。 1. Abstract 协同注意力机制 ( Co-Attention ) 对每个模态的输入建立各自的注意力分布，忽略模态输入间的相互关联，这可以有效的降低计算开销。本文就是在协同注意力机制的基础上更进一步，考虑不同模态的输入的通道间的相互关联。以 VQA 为例，本文是为了发掘 Question 和 Image 在不同通道间的注意力分布，然后建立两者间的相互关联，最后以联合表征的形式输出信息

针对视频自动描述任务中的复杂信息表征问题，提出一种多维度和多模态视觉特征的提取和融合方法。首先通过迁移学习提取视频序列的静态和动态等多维度特征，并采用图像描述算法提取视频关键帧的语义信息，完成视频信息的特征表征；然后采用多层长短期记忆网络融合多维度和多模态信息，最终生成视频内容的语言描述。实验仿真表明，所提方法与目前已有方法相比，在视频自动描述任务中取得了较好的效果。