多模式IR是指从不同类型的数据 (例如文本、图像、音频和视频) 中检索信息的过程。随着技术的进步，多模式IR系统将通过更好地理解各种数据格式之间的关系而发展。这种演变将由机器学习和深度学习模型的改进推动，这将允许更准确和上下文感知的检索。

联邦学习通过在去中心化的数据上训练模型，同时维护隐私和安全性，解决了模型偏倚的问题。在传统的机器学习中，模型通常在集中式数据上进行训练，这可能导致如果这些数据无法准确代表整个群体，则结果存在偏差。联邦学习允许多个设备在不交换原始数据的情况下

"群体智能是指去中心化和自我组织系统的集体行为，常见于自然界中的现象，如鸟群或鱼群。在搜索和救援行动的背景下，群体智能可以提升出动队伍定位和协助遇难者的有效性和效率。通过模仿这些自然行为，救援队伍，无论是由人类组成还是利用自主无人机和机器人