跨媒体智能是一门融合了计算机视觉、自然语言处理和机器学习等多个领域的交叉学科，它代表了智能信息处理技术的前沿方向，对于推动人工智能的发展具有重要意义。
　　《跨媒体智能》是一本全面介绍跨媒体智能理论、技术与应用的教材，旨在为读者提供一个系统、深入的学习路径。
　　《跨媒体智能》全书共7章，大致分为3个部分：
　　《跨媒体智能》第1部分（第1-2章）为基础理论篇，全面阐述了跨媒体智能的基本概念、发展历程、研究背景和统一表示方法。第2部分（第3-6章）为应用技术篇，详细介绍了跨媒体智能在检索、图像视频语义生成、文本生成图像和视觉问答等领域的具体应用，通过丰富的案例和实际应用，展示了跨媒体智能技术的关键技术和方法。第3部分（第7章）为挑战与展望篇，探讨了跨媒体智能领域面临的技术挑战、应用前景及未来发展，为读者揭示了跨媒体智能在人工智能领域的重要地位及其未来发展方向。
　　《跨媒体智能》可作为计算机、通信、人工智能等相关专业的本科生或研究生教材，也可供从事相关领域工作的研究人员和工程技术人员阅读参考。

第1章 跨媒体智能概述
1.1 跨媒体智能的研究背景
1.2 跨媒体智能的概念与定义
1.3 跨媒体智能的研究概况
1.3.1 跨媒体智能的发展历史
1.3.2 跨媒体智能面临的挑战
1.4 跨媒体智能的应用场景
1.5 本章小结
1.6 参考文献

第2章 跨媒体信息统一表示
2.1 跨媒体信息统一表示理论介绍
2.1.1 背景与意义
2.1.2 媒体信息分类与单一媒体表示
2.1.3 跨媒体信息表示面临的挑战
2.2 联合表征方法
2.2.1 联合表征的形式化定义
2.2.2 基于概率图模型的方法
2.2.3 基于深度学习的方法
2.2.4 基于预训练模型的方法
2.2.5 其他方法
2.3 协同表征方法
2.3.1 协同表征的形式化定义
2.3.2 基于相似度的协同表征方法
2.3.3 基于结构化的协同表征方法
2.4 基于大语言模型的表征方法
2.4.1 常见架构
2.4.2 多模态预训练技术
2.4.3 经典模型
2.5 本章小结
2.6 参考文献

第3章 跨媒体检索
3.1 跨媒体检索的任务概述
3.1.1 研究背景与意义
3.1.2 研究内容
3.1.3 技术发展现状
3.2 跨媒体检索模型
3.2.1 基于公共空间映射的模型
3.2.2 基于度量异构数据的模型
3.3 跨媒体检索任务评测
3.3.1 常用数据集概述
3.3.2 跨媒体检索评价指标
3.4 本章小结
3.5 参考文献
3.6 相关链接

第4章 图像视频语义生成
4.1 图像视频语义生成任务概述
4.1.1 研究背景与意义
4.1.2 研究内容
4.1.3 技术发展现状
4.2 图像语义生成模型
4.2.1 基于模板的图像语义生成模型
4.2.2 基于检索的图像语义生成模型
4.2.3 基于深度学习的图像语义生成模型
4.2.4 基于多模态预训练的图像语义生成模型
4.3 视频语义生成模型
4.3.1 基于模板的视频语义生成模型
……

第5章 文本生成图像任务
第6章 视觉问答任务
第7章 跨媒体智能的挑战与展望