多模态信息融合

Boltzmann-Bloch Equation Approach to the Theory of the Optical Inter- and Intraband Response in Noble Metals

玻尔兹曼-布洛赫方程方法在贵金属中光学内带和外带响应理论中的应用

Robert Lemke, Matthias Rössle, Holger Lange, Andreas Knorr, Jonas Grumm

专题命中 红外-可见光融合 ：infrared and visible(abstract)

AI总结 本文引入了动量分辨的金属玻尔兹曼-布洛赫方程，用于描述贵金属中电子内带和外带过程。通过考虑电子-电子和电子-声子相互作用，揭示了光学激发后弛豫和退相干过程。以金为例，计算了近红外和可见光范围的线性光学响应，阐明了隐含在经验Drude-洛伦兹模型中的微观过程。

AlignMamba-2: Enhancing Multimodal Fusion and Sentiment Analysis with Modality-Aware Mamba

AlignMamba-2：通过模态感知Mamba增强多模态融合与情感分析

Yan Li, Yifei Xing, Xiangyuan Lan, Xin Li, Haifeng Chen, Dongmei Jiang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shaanxi University of Science & Technology（陕西科技大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(title,abstract)

AI总结 本文提出AlignMamba-2框架，通过双对齐策略和模态感知Mamba层，提升多模态融合与情感分析的效率与效果，实验表明其在动态时间序列和静态图像任务中均达到新水平。

Comments Accepted by Pattern Recognition

Modality Equilibrium Matters: Minor-Modality-Aware Adaptive Alternating for Cross-Modal Memory Enhancement

模态均衡至关重要：面向跨模态记忆增强的次要模态感知自适应交替方法

Xiang Shi, Rui Zhang, Jiawei Liu, Yinpeng Liu, Qikai Cheng, Wei Lu

机构 * School of Information Management, Wuhan University（武汉大学信息管理学院） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于Shapley值的自适应交替训练框架，通过优先考虑次要模态平衡融合，引入记忆模块和跨模态映射机制，提升多模态学习性能，在四个基准数据集上取得SOTA结果。

Comments Accepted by TPAMI

Accurate and Efficient Multi-Channel Time Series Forecasting via Sparse Attention Mechanism

通过稀疏注意力机制实现准确且高效的多通道时间序列预测

Lei Gao, Hengda Bao, Jingfei Fang, Guangzheng Wu, Weihua Zhou, Yun Zhou

机构 * Department of Machine Learning（机器学习系） ； SF Express（顺丰快递） ； Department of Management（管理系） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Li-Net架构，通过稀疏Top-K Softmax注意力机制和多尺度投影框架，有效捕捉多通道时间序列的线性和非线性依赖，提升预测精度与效率。

Comments Accepted by ICDE 2026

An Order-Sensitive Conflict Measure for Random Permutation Sets

面向随机排列集的顺序敏感冲突度量

Ruolan Cheng, Yong Deng

机构 * Institute of Fundamental and Frontier Science（基础与前沿科学研究所） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； Andalusian Research Institute in Data Science and Computational Intelligence（数据科学与计算智能安达卢西亚研究院） ； Dept. of Computer Science and AI, University of Granada（格拉纳达大学计算机科学与人工智能系） ； School of Medicine（医学院） ； Vanderbilt University（范德比大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于非重叠的排列不一致度量，用于衡量随机排列集中证据间的冲突，通过DST视角将冲突转化为有序的等级概念，提供决策者灵活选择权重和参数的能力。