多模态信息融合

Introduction of Over/Under/Off Masses

过度/不足/离群质量的引入

Florentin Smarandache

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：information fusion(abstract)

AI总结 本文首次将不确定理论中的过度/不足/离群集/逻辑/概率扩展至信息融合中的过度/不足/离群质量，应用于野火疏散、资源分配及安全监控等场景。

Comments 10 pages

Journal ref Neutrosophic Sets and Systems, Vol. 99, 224-233, 2026

Virtual-reality based patient-specific simulation of spine surgical procedures: A fast, highly automated and high-fidelity system for surgical education and planning

基于虚拟现实的患者特异性脊柱手术模拟：一种快速、高度自动化和高保真的系统，用于手术教育和规划

Raj Kumar Ranabhat, Tayler D Ross, Tony Jiao, Jeremie Larouche, Joel Finkelstein, Michael Hardisty

机构 * Holland Bone and Joint Program, Sunnybrook Research Institute（霍尔德骨科与关节程序，圣布鲁诺研究学院） ； Division of Spine Surgery, Sunnybrook Health Sciences Centre（脊柱外科部，圣布鲁诺健康科学中心） ； Division of Orthopaedic Surgery, Department of Surgery, University of Toronto（骨科部，外科部，多伦多大学） 纠错

专题命中 医学影像融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用AI和计算机视觉生成患者特异性脊柱减压模拟，通过多模态融合和分割技术提高建模精度，提升手术教育和规划效率。

RADIO-ViPE: Online Tightly Coupled Multi-Modal Fusion for Open-Vocabulary Semantic SLAM in Dynamic Environments

RADIO-ViPE：面向动态环境的在线紧密耦合多模态融合用于开放词汇语义SLAM

Zaid Nasser, Mikhail Iumanov, Tianhao Li, Maxim Popov, Jaafar Mahmoud, Sergey Kolyubin

机构 * Biomechatronics and Energy-Efficient Robotics (BE2R) Lab, ITMO University（生物机电学与高效能机器人实验室，ITMO大学） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：multi-modal fusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 RADIO-ViPE通过在线多模态融合实现动态环境中开放词汇语义SLAM，无需校准RGB-D输入，结合视觉与语言嵌入提升地图一致性。

LMI Optimization Based Multirate Steady-State Kalman Filter Design

基于LMI优化的多速率稳态卡尔曼滤波器设计

Hiroshi Okajima

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)

AI总结 本文提出基于LMI的多速率稳态卡尔曼滤波器设计框架，通过周期性时变系统建模，利用双LQR与LMI优化处理半正定噪声协方差，实现多目标设计，验证了多速率传感器融合在汽车导航中的有效性。

Journal ref IEEE Access 14 (2026) 50679 - 50690