concurrent.futures是Python标准库中的一个模块，它提供了高层次的接口来实现并发执行任务。它包含了两个主要的类：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，分别用于线程池和进程池的管理。

在矩阵乘法的场景中，使用concurrent.futures可以将矩阵的每一行乘以另一矩阵的每一列，并发地执行这些乘法操作，从而提高计算效率。

下面是一个示例代码，展示了如何使用ThreadPoolExecutor来并发执行矩阵乘法的操作：

import concurrent.futures

def matrix_multiply(row, col):
    result = 0
    for i in range(len(row)):
        result += row[i] * col[i]
    return result

def multiply_matrices(matrix1, matrix2):
    result = []
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        for i in range(len(matrix1)):
            row = matrix1[i]
            cols = [matrix2[j][i] for j in range(len(matrix2))]
            # 并发地执行矩阵乘法操作
            futures = [executor.submit(matrix_multiply, row, col) for col in cols]
            # 获取所有乘法操作的结果
            results = [future.result() for future in futures]
            result.append(results)
    return result

# 测试示例
matrix1 = [[1, 2], [3, 4]]
matrix2 = [[5, 6], [7, 8]]
result = multiply_matrices(matrix1, matrix2)
print(result)

在上述代码中，matrix_multiply函数用于计算两个向量的乘积，multiply_matrices函数用于执行矩阵乘法操作。通过创建ThreadPoolExecutor对象，并调用submit方法并发地执行乘法操作，然后使用result方法获取每个乘法操作的结果。

如果你的代码中无法工作，可能有以下几个原因：

1. 你可能没有正确地导入concurrent.futures模块。请确保在代码中添加了import concurrent.futures语句。
2. 你的代码中可能存在语法错误或逻辑错误。请仔细检查代码，并确保代码正确地使用了ThreadPoolExecutor和submit方法。
3. 你的代码中可能存在其他问题，导致无法使用concurrent.futures工作。如果以上步骤无法解决问题，请提供更多的代码细节和错误信息，以便我们能够更好地帮助你解决问题。