课题组专注于多模态计算技术的研究，致力于结合不同领域的具体需求，开展广泛而深入的探索与应用。在知识推理方面，我们重点探索与人工智能推理及类人智能相关的各种任务，特别关注数理逻辑、知识表示、描述逻辑、因果推理等多种推理理论，以及这些理论在深度学习中的融合应用。我们的研究方向主要集中在应用于视觉-文本模态中的常识、逻辑与因果推理方法，旨在提高多模态数据处理的智能化和准确性。在深度学习的解释推理方面，我们研究基于原型的案例推理训练方法，推动人工智能模型可信可理解的应用。通过相关多模态计算技术的积累，我们还应用于移动计算领域，研究移动自组网、传感器网络、物联网、室内定位技术，以及基于无线网络的视频压缩与可靠性传输技术、基于压缩感知的通信及图像处理技术、跌倒检测技术等，致力于提升移动计算的性能和应用范围。