1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....研究大规模数据下的核子空间学习方法，提出高效快速的核子空间学习算法，包括增量式核子空间在线学习方法大尺度矩阵的稀疏表示等。可视媒体分析与处理的机器学习方法融合结构语义的海量可视媒体机器学习方法可视媒体数据含有丰富的结构语义上下文信息，利用马尔可夫随机场图模型等工具提取可视媒体结构语义，研究融合可视媒体结构语义的机器学习方法。构建海量可视媒体素材库，研究利用海量可视媒体信息提高机器学习质量的方法。基于流形变换的知识迁移与内容映射流形变换可建立两个不同流形之间的对应与互动，提供不同类型数据之间的知识迁移的方式。对于复杂数据的内隐流形，常难以直接建立整体与整体之间的对应，如人体运动序列可包含行走跑步运球舞蹈等不同姿态。本项目主要研究基于流形变换的知识迁移与内容映射，采用流形学习算法把高维数据映射到低维流形空间，构造流形到流形的精确对应考虑在保持局部不变的前提下，构造局部到局部的流形变换函数。基于大规模并行神经网络的深层学习方法本项目研究以大规模神经网络为基础的深层学习方法......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....针对三维数字几何，本项目将以曲率作为主要特征，研究利用积分不变量的良好数学特性，研究鲁棒的曲面主曲率估计算法利用积分不变量的多尺度特性，研究不同尺度意义下的特征，利用特征区域的整体形状特点，结合统计学习理论和方法，对数字几何进行结构分析和理解。可视媒体运动目标的语义分析与感知人体运动行为的分析与感知大量的可视媒体信息内容描述了人的运动，人体运动信息中包含了行为分析和认知的本质信息，如何从本质上理解人的运动，找到般人体运动的简约本征空间，以快速实时地处理来自传感器网络的海量信息，是本项目研究的重点。将人体运动的物理模型引入统计模型框架，物理模型的约束对于解决基于统计取与传达的关键问题。基于可视媒体结构分析和表达，本项目将研究面向内容生成的海量可视媒体分类与组织。研究可视媒体抽象概念模型的可视交互语义匹配与致性合成，解决可视媒体符合视觉感知的高效构建问题......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....包括网络视频的主题建模及相似性计算技术，视频主题与用户社区的时空关联演化跟踪等。网络可视媒体的个性化搜索与服务提供个性化精准的可视媒体信息搜索与推荐是网络环境下可视媒体信息有效利用的手段。研究可视媒体在复杂网络环境下的传输机制，能够提高可视媒体传播与导向的可调控性。基于网络群体智能的可视媒体搜索伴随网络可视媒体产生的用户标注以及内容评价信息等群体智能是对可视媒体信息内容自动理解的重要补充。同时，网络可视媒体具有网络化社区化等特点，用户对于信息的评价及感情传达是评价可视媒体内容质量的核心指标。本项目将主要研究多源多模态融合的可视媒体信息相关度度量，以及面向社区用户群的可视媒体信息质量联合评估。基于用户行为的可视媒体内容推荐通过对用户的浏览及搜索历史，以及用户所处网络环境下的用户群偏好进行深度挖掘，建立动态用户偏好模型，提供个性化精准的可视媒体信息推荐服务......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....高维可视媒体数据的本征表达可视媒体具有维数高非结构性的特点，传统的线性方法不能有效地处理网络海量可视媒体的高维数据。借鉴视知觉显著性感知机理，探索海量高维可视媒体信息的本征表达方法，提取高维数据的内隐特征，强调整体结构，通过局部与整体相结合来发现和重建数据的内在规律。内隐特征与结构的流形表达高维可视媒体数据通常可用低维的非线性流形来进行高效表达，因此有必要自动获取数据的内隐特征，并探索内在结构的流形表达。问题归结为构造未知的映射函数，把可视媒体从高维数据空间映射到低维流形空间。本项目将以正则化变分法与偏微分方程为数学工具，构造关于映射函数的能量泛函，提出保持可视媒体数据内隐特征与结构的流形表达新方法。基于核映射机制的特征提取和表示特征提取和表示是可视媒体的匹配检索识别等智能信息处理研究的重要方向。可视媒体数据的空间分布通常呈现出复杂的非线性特性，基于核映射机制的机器学习理论的本质在于核函数的选择，本研究将从多重核学习角度构造核函数，结合子空间模式识别理论......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....从而为新的统计学习理论提供表达方式上的支持。基于视觉先验的可视媒体上下文表达生物视觉系统的发育过程实际是形成神经元响应特性的过程，这种响应特性被认为是自然样本中的不变度量和视觉先验，在计算中通常利用统计模型从大量的实例中学习得到。将重点研究从深度图像中学习影响深度感知的先验，这是解释大脑提取三维信息的关键根据视觉神经元的影响特性研究与三维重构相关的视觉先验。技术上视觉先验均可通过产生式模型建模。图像与视频内容结构分析可视媒体的结构信息是视觉认知的重要线索，多层次的结构信息对可视媒体语义分析与信息整合有着极其重要的指导作用。针对图像与视频形式的可视媒体数据，本项目将借鉴人类视知觉的场景认知机制和高维空间的几何计算理论，研究多尺度可视媒体特征提取，通过多层次特征的统计相关分析，获取可视媒体特征空间分布与结构之间的对应关系，实现结构语义单元如对象和场景结构如背景的分割与提取，尤其是保持视频结构分析的时序致性，为可视媒体内容修补编辑与合成提供支撑......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....结合人脑非线性自适应大量互联高度并行的特点，研究神经元局域化学习，提高神经网络学习规模和并行性。结合视知觉特征抽取，研究大规模神经网络深层学习的初始化方法。基于多核等并行加速技术，研究深层学习中大规模神经网络求解的并行化和集群环境下的数据表达传输可扩展性等实际问题，建立基于大规模并行神经网络深层学习的计算平台。网络可视媒体的语义分析与信息整合借鉴视觉认知机理，在可视媒体的表达层构建新的视觉信息表达机制，基于数据驱动的自适应学习，从大量可视媒体数据中分析其不变结构或者差异结构，为高效的可视媒体语义与信息整合提供特征组织和表达上的支持。同时这种数据驱动的高效表达和语义分析是对可视媒体进行进步处理如交互与融合挖掘与搜索的基础。基于视觉先验的可视媒体结构分析可视媒体智能处理的基础之是视觉信息的基本结构和有效表示。把视觉原型和先验作为信息表达的上下文，研究能够在选择性和鲁棒性之间平衡的高效表达......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....可视媒体信息与结构重建的几何计算传统的从图像到空间结构这种自底向上的重建方法难以取得重大的突破。在人类的视觉系统中，几何结构语义信息对三维特征的抽取立体匹配和深度重建有着极其重要的指导作用。本项目针对大量的二维图像数据，或二维图像与三维深度图像对数据，研究基于监督统计学习的空间结构信息获取，多层次图像特征的统计相关分析与特征选择，和引入场景语义的三维结构重建方法，提高可视媒体信息与结构重建的精度与效率。可视媒体几何结构分析的基础理论研究基于统计思想的流形学习与分类，完善可视媒体信息结构提取与存储的基础数学理论。如何在数学上描述流形结构与学习算法的本质关系是个公认的困难而又意义重大的研究问题。拟研究黎曼流形上高斯核函数的逼近和学习能力，通过比较逼近阶，分析说明黎曼流形的维数对多核高斯学习算法的本质影响。提出可视媒体信息提取分类解构的新思想，根据数据寻找简单的函数表达空间及基底，以解决可视媒体数据的非线性近似表达问题......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....实现可视媒体内容的实时推荐。基于社会网络传播特性的可视媒体传播与分发网络可视媒体社会化传播所带来的传播路径复杂和信息源分散对信息传播目标的可实现性及可调控性带来挑战。本项目将研究多智能体行为主导的可视媒体信息传播模型，揭示可视媒体信息在网络中传播机制本质的微观基础提出可视媒体信息的扩散动力学模型，研究传播速度及广度与网络参数用户关联强度之间的关系研究深度广度目标优化的可视媒体网络传播与分发机制。学习与分类，完善海量可视媒体结构提取与存储的基础数学理论。借鉴视知觉显著性感知机理，探索高维可视媒体信息的本征表达方法，探索融合可视媒体结构语义的机器学习方法和基于大规模并行神经网络的深层学习方法，解决海量复杂可视媒体的分析学习问题，为海量信息的高效利用提供科学支撑。具体包括以下三个方面的内容可视媒体结构分析计算的基础理论与方法研究面向可视媒体信息的结构提取与存储的基础数学理论，针对传统自底向上重建方法无法突破的情况，研究基于大量图像监督统计学习的空间结构信息获取......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....本项目将研究面向用户需求的海量可视媒体信息分类，和语义素材单元抽取方法，并构建集成语义信息的海量媒体资源库。可视媒体内容的分类可视媒体的交互和合成过程中需要大量的图像和视频素材，单纯的手工搜集耗时而且数量有限，很难得到种类多样，内容丰富的素材以满足用户需求。因此，面向用户需求的可视媒体内容的有效选择是媒体信息交互与合成的首要任务。本项目针对这目标，借鉴人类认知分类，结合用户应用需求，研究网络环境下海量可视媒体数据的内容分类算法。视频素材的语义过滤网络环境下海量的可视媒体素材为成功选取符合用户需求的合成对象提供了基础。本项目将研究基于多种统计特征的图像与视频前景对象提取算法，研究海量素材环境下的严格过滤方法，有效抽取出符合用户需求的语义单元。面向视频语义的多模态信息组织与资源库构建集成来自网络视频资源信息视频语义上下文自由手绘草图输入等多个通道的数据，研究面向视频语义的多模态信息组织，构建基于互联网媒体信息的海量素材资源库......”。