是的，TACVI-Net可以應用於其他類型的不完整多模態學習問題。其核心思想是通過跨視圖補全來增強模型的分類性能，這一方法不僅限於多視圖數據，還可以擴展到多模態數據的情境中。例如：
文本與圖像的結合：在文本和圖像的多模態學習中，TACVI-Net可以用於補全缺失的文本描述或圖像特徵，從而提高對於圖像標註或文本分類的準確性。
音頻與視頻的整合：在音頻和視頻的多模態學習中，TACVI-Net可以用於補全缺失的音頻片段或視頻幀，這對於行為識別或情感分析等任務尤為重要。
醫療數據的整合：在醫療領域，TACVI-Net可以用於整合來自不同檢查（如X光、CT、MRI）的不完整數據，從而提高疾病診斷的準確性。
社交媒體數據分析：在社交媒體數據中，TACVI-Net可以用於補全缺失的用戶評論或標籤，從而提高情感分析或主題建模的效果。