多模态信息融合

A Multi-modal Fusion Network for Star-Galaxy Classification from CSST Simulated Datasets

基于CSST模拟数据的多模态融合网络用于星系分类

Zhuoming Han, Tianmeng Zhang, Chao Liu, Chenxiaoji Ling

专题命中 融合架构与评测 ：multi-modal fusion(title)

AI总结 本文提出基于ResNet-50和BiLSTM的多模态融合网络，利用CSST模拟数据提升星系和恒星分类性能，达到99.81%的召回率。

Comments 27 pages, 12 figures

SwinTextUNet: Integrating CLIP-Based Text Guidance into Swin Transformer U-Nets for Medical Image Segmentation

SwinTextUNet：将基于CLIP的文本引导整合到Swin Transformer U-Nets中用于医学图像分割

Ashfak Yeafi, Parthaw Goswami, Md Khairul Islam, Ashifa Islam Shamme

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

AI总结 本文提出SwinTextUNet，结合CLIP文本嵌入与Swin Transformer U-Net，提升医学图像分割的鲁棒性和准确性，在QaTaCOV19数据集上取得86.47%的Dice和78.2%的IoU成绩。

A Hybrid Intelligent Framework for Uncertainty-Aware Condition Monitoring of Industrial Systems

一种用于工业系统不确定性感知条件监测的混合智能框架

Maryam Ahang, Todd Charter, Masoud Jalayer, Homayoun Najjaran

机构 * University of Victoria（维多利亚大学） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：feature-level fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出一种结合数据驱动学习与物理模型的混合框架，通过残差和时间特征提升诊断准确率，实验显示混合方法在非线性工业系统中提高了准确性和决策可靠性。

Space-Time-Frequency Synthetic Integrated Sensing and Communication Networks

时空频合成集成感知与通信网络

Henglin Pu, Xuefeng Wang, Lu Su, Husheng Li

专题命中 融合架构与评测 ：information fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出一种时空频合成ISAC架构，融合分布式发射机和接收机的观测，推导CRLB并比较MLE与TSIF方法的性能，证明全合成网络处理对低SNR下估计精度至关重要。

Dynamic Summary Generation for Interpretable Multimodal Depression Detection

动态摘要生成用于可解释的多模态抑郁症检测

Shiyu Teng, Jiaqing Liu, Hao Sun, Yu Li, Shurong Chai, Ruibo Hou, Tomoko Tateyama, Lanfen Lin, Yen-Wei Chen

机构 * College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University（立命馆大学信息科学与工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Faculty of Engineering, University of the Ryukyus（琉球大学工学部） 纠错

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

AI总结 本文提出一种粗到细的多阶段框架，利用大语言模型实现准确且可解释的多模态抑郁症检测，通过生成临床摘要指导多模态融合模块，提升诊断准确性和可解释性。