大数据与多模态计算方向针对文本、图像、视频等大规模的多模态数据，进行模式识别、视觉计算、大规模机器学习、数据挖掘、大数据情境建模等方向的理论及应用研究。

本方向主要研究重点包括：

（1）基于非欧氏空间的视觉计算理论及大规模、多模态数据分析理论。研究基于拓扑同调的目标表达与识别、无监督聚类、跨模态海量数据分析、大规模机器学习等计算理论与方法。

（2）基于深度学习的大规模视觉计算方法和应用。研究如何在前馈深度网络中有效地融合自上而下的反馈响应机制、如何在前馈和反馈深度网络中融合主动视觉机制，从而解决大规模视觉数据分析中的一系列视觉任务，如目标识别、目标检测、视频分割、视频理解等。

（3）面向公共安全和商业智能的网络大数据智能处理技术。面向公共安全和企业应用的实际需求，研究大数据的情境建模、时序预测技术、用户画像方法，研究大规模网络数据智能分析和处理关键技术，服务国家公共安全和企业商业智能的需求。