跨模态表示在多模态人工智能中指的是不同类型数据（如文本、图像和音频）的整合与理解方式。基本上，这些表示使系统能够处理和关联来自多种模态的信息，从而对内容有更全面的理解。例如，训练于文本和图像的模型可以学习将书面描述与相应的视觉元素关联起来，

灾难恢复对于支持关键基础设施至关重要，因为它确保在发生干扰事件后，重要服务能够迅速持续或恢复。这个过程包括备份数据、恢复应用程序和重新建立系统功能的计划和策略。例如，如果电网经历网络攻击或自然灾害，一个明确的灾难恢复计划可以迅速恢复系统，最

“深度学习中的嵌入是对象的数值表示，例如单词、图像或其他数据类型，能够在低维空间中捕捉它们的语义含义或显著特征。这使得模型能够有效地处理数据，将复杂和高维的输入转换为机器更易于处理的格式。本质上，嵌入帮助将分类数据转换为连续向量，同时保持项