多模态信息融合

TriFusion-LLM: Prior-Guided Multimodal Fusion with LLM Arbitration for Fine-grained Code Clone Detection

TriFusion-LLM：基于LLM仲裁的先验引导多模态融合用于细粒度代码克隆检测

Mengdi Li, Yuming Liu, He Wang, Zifeng Xu, Yuqing Zhang

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(title,abstract)

AI总结 本文提出TriFusion-LLM框架，结合传统机器学习的启发式相似性先验、AST结构信号和CodeBERT语义嵌入，提升细粒度代码克隆检测的分类性能，实验表明其在BigCloneBench上将Macro-F1提升至0.875。

SFedHIFI: Fire Rate-Based Heterogeneous Information Fusion for Spiking Federated Learning

SFedHIFI：基于发火率的异构信息融合用于脉冲联邦学习

Ran Tao, Qiugang Zhan, Shantian Yang, Xiurui Xie, Qi Tian, Guisong Liu

专题命中 融合架构与评测 ：information fusion(title,abstract)

AI总结 本文提出SFedHIFI框架，通过基于发火率的异构信息融合实现异构联邦学习，提升资源受限客户端的模型部署效率和性能。

Comments 9 pages, 1 figure

Multimodal Fusion Network for Micro-displacement Measurement via Michelson Interferometer

用于迈克尔逊干涉仪的多模融合网络微位移测量

Zixing Jia, Jiawei Li, Ziping Chen, Xin Li

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种多模融合网络用于高精度微位移测量，通过引入双头学习机制解决半波位移模糊问题，实现高精度位移和整数干涉阶分类，具备实时性和鲁棒性。

Anchoring Emotions in Text: Robust Multimodal Fusion for Mimicry Intensity Estimation

在文本中锚定情绪：用于模仿强度估计的鲁棒多模态融合

Lingsi Zhu, Yuefeng Zou, Yunxiang Zhang, Naixiang Zheng, Guoyuan Wang, Jun Yu, Jiaen Liang, Wei Huang, Shengping Liu, Ximin Zheng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Unisound AI Technology Co., Ltd.（Unisound人工智能科技有限公司） ； Pingan Technology Co., Ltd.（平安科技有限公司） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(title)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出TAEMI框架，通过文本锚定机制融合多模态数据，提升在噪声和缺失数据下的情绪模仿强度估计性能。

PolyFrame at MWE-2026 AdMIRe 2: When Words Are Not Enough: Multimodal Idiom Disambiguation

PolyFrame在MWE-2026 AdMIRe 2：当词语不够时：多模态成语消歧

Nina Hosseini-Kivanani

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 本文提出PolyFrame系统，通过统一管道处理图像+文本排名和纯文本描述排名任务，利用轻量模块提升多语言成语消歧性能，无需微调大模型。

Comments Accepted at AdMIRe 2 shared task (Advancing Multimodal Idiomaticity Representation) colocated with 22nd Workshop on Multiword Expressions (MWE 2026) @EACL2026

Multimodal Emotion Regression with Multi-Objective Optimization and VAD-Aware Audio Modeling for the 10th ABAW EMI Track

多模态情感回归：基于多目标优化和VAD感知音频建模的第10届ABAW EMI任务

Jiawen Huang, Chenxi Huang, Zhuofan Wen, Hailiang Yao, Shun Chen, Longjiang Yang, Cong Yu, Fengyu Zhang, Ran Liu, Bin Liu

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 本文提出多目标优化和VAD感知音频建模方法，用于改进Hume-Vidmimic2数据集上的情感模仿强度估计任务，通过多模态融合和共享回归头提升性能。