多模态信息融合

M3D-BFS: a Multi-stage Dynamic Fusion Strategy for Sample-Adaptive Multi-Modal Brain Network Analysis

M3D-BFS：一种多阶段动态融合策略用于样本自适应的多模态脑网络分析

Rui Dong, Xiaotong Zhang, Jiaxing Li, Yueying Li, Jiayin Wei, Youyong Kong

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：multi-modal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出M3D-BFS，通过多阶段动态融合策略提升多模态脑网络分析的样本适应性，设计了不同专家模块以适应输入样本变化，并引入多模态解耦损失提升表示能力。

Is Clinical Text Enough? A Multimodal Study on Mortality Prediction in Heart Failure Patients

临床文本足够吗？关于心力衰竭患者死亡预测的多模态研究

Oumaima El Khettari, Virgile Barthet, Guillaume Hocquet, Joconde Weller, Emmanuel Morin, Pierre Zweigenbaum

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

AI总结 本研究比较了文本、结构化数据和多模态方法在心力衰竭患者短期死亡预测中的表现，发现实体层面的表示能提升预测性能，而监督多模态融合表现最佳。

Comments Accepted in LREC 2026

From BM25 to Corrective RAG: Benchmarking Retrieval Strategies for Text-and-Table Documents

从BM25到纠正性RAG：文本与表格文档检索策略的基准测试

Meftun Akarsu, Recep Kaan Karaman, Christopher Mierbach

专题命中 融合架构与评测 ：hybrid fusion(abstract)

AI总结 本文对比了十种检索策略，发现混合检索与神经重排序结合的方法在金融问答基准上表现优异，BM25在金融文档中优于最新密集检索，查询扩展方法对精确数值查询帮助有限。

Comments 11 pages, 6 figures, 6 tables