多模态信息融合

Tactile-based Multimodal Fusion in Embodied Intelligence: A Survey of Vision, Language, and Contact-Driven Paradigms

基于触觉的多模态融合在具身智能中的应用：视觉、语言和接触驱动范式的综述

Zhixiang Cao, Di Tian, Runwei Guan, Yanzhou Mu, Xiaolou Sun, Shaofeng Liang, Daizong Liu, Tao Huang, Yutao Yue, Henghui Ding, Bin Fang, Alex Zhou, Qing-Long Han, Hui Xiong

机构 * School of Electronic Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, China（西安交通大学电子科学与技术学院） ； Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), China（香港科技大学（广州）人工智能研究所） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Purple Mountain Laboratory, China（紫金山实验室） ； Institute for Math & AI, Wuhan University, China（武汉大学数学与人工智能学院） ； Centre for AI and Data Science Innovation and the School of Science and Engineering, James Cook University, Australia（詹姆斯库克大学人工智能与数据科学创新中心及科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（北京邮电大学人工智能学院） ； Institute of Big Data, Fudan University, China（复旦大学大数据研究院） ； Linkerbot (Beijing) Technology Co., Ltd, China（北京链动科技有限公司） ； School of Engineering, Swinburne University of Technology, Melbourne（斯威本技术大学工程学院） 纠错

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

AI总结 本文综述了多模态触觉融合在具身智能中的研究，探讨了如何通过整合视觉、语言和触觉信息来提升物理交互与语义推理的结合，提出了一种分层的分类体系，并总结了当前的研究挑战和未来方向。

Comments 20 pages, 8 figures

Evidential Information Fusion on Possibilistic Structure

可能性结构上的证据信息融合

Qianli Zhou, Ye Cui, Zhen Li, Witold Pedrycz, Yong Deng

机构 * School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（电子信息学院，西北工业大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta（阿尔伯塔大学电气与计算机工程系） ； China Mobile Information Technology Center（中国移动信息科技中心） ； Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； Institute of Fundamental and Frontier Science, University of Electronic Science and Technology of China（中国电子科技大学基础与前沿科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于可能性结构的证据信息融合方法，通过引入信任演化网络和三角范数家族，实现了更灵活的信息融合框架，适用于非distinct源融合、冲突管理等复杂场景。

Robust Multimodal Representation Learning in Healthcare

医疗领域鲁棒多模态表征学习

Xiaoguang Zhu, Linxiao Gong, Lianlong Sun, Yang Liu, Haoyu Wang, Jing Liu

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； HKUST (GZ)（香港科技大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Tongji University（同济大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出双流特征去相关框架，通过结构因果分析处理医疗多模态数据中的系统性偏差，提升模型泛化能力，实验验证在MIMIC-IV、eICU和ADNI数据集上的性能提升。