多模态信息融合

A Comparative and Hybrid Study of CNN and Transformer Models for Multi-Class Virus Classification in Transmission Electron Microscopy

CNN与Transformer模型在透射电子显微镜多类病毒分类中的比较与混合研究

Md Mahmudul Hoque, Md Kawser Islam, Md. Mamunur Rahman Moon, Abdullah Rakib Akand, Md. Hadi Al-amin, H. M. Azrof

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

AI总结 本研究比较了CNN和Transformer模型在TEM图像中22类病毒分类的性能，通过加权交叉熵缓解类别不平衡，Swin Transformer表现最佳，混合策略进一步提升了宏F1分数。

Comments 10 pages, 10 figures. Accepted on Springer LNCS Conference ICTIS 2026, Thailand

Journal ref Springer LNCS Conference ICTIS 2026, Thailand

BioAutoML-NAS: An End-to-End AutoML Framework for Multimodal Insect Classification via Neural Architecture Search on Large-Scale Biodiversity Data

BioAutoML-NAS：基于大规模生物多样性数据通过神经架构搜索进行多模态昆虫分类的端到端AutoML框架

Arefin Ittesafun Abian, Debopom Sutradhar, Md Rafi Ur Rashid, Reem E. Mohamed, Md Rafiqul Islam, Asif Karim, Kheng Cher Yeo, Sami Azam

机构 * Department of Computer Science and Engineering, United International University, Dhaka, Bangladesh（乌姆国际大学计算机科学与工程系，达卡，孟加拉国） ； Applied Artificial Intelligence and Intelligent Systems (AAIINS) Laboratory, 1217, Dhaka, Bangladesh（应用人工智能与智能系统实验室（AAIINS），1217号，达卡，孟加拉国） ； Department of Computer Science and Engineering, Penn State University, University Park, PA, USA（宾夕法尼亚州立大学计算机科学与工程系，University Park，PA，美国） ； Faculty of Science and Information Technology, Charles Darwin University, Sydney, NSW, Australia（查尔斯达尔文大学科学与信息技术学院，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚） ； Faculty of Science and Technology, Charles Darwin University, Casuarina, 0909, NT, Australia（查尔斯达尔文大学科学与技术学院，Casuarina，0909，北领地，澳大利亚） 纠错

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

AI总结 提出首个多模态BioAutoML模型BioAutoML-NAS，利用神经架构搜索自动学习图像操作，结合元数据融合与交替双层优化，在BIOSCAN-5M数据集上以96.81%准确率超越现有方法。

Comments Accepted in IEEE Transactions on Big Data

Journal ref IEEE Transactions on Big Data (2026)

Progressive Knowledge-Guided Large Language Model Framework for Bearing Fault Diagnosis

渐进式知识引导的大型语言模型框架用于轴承故障诊断

Jinghan Wang, Gaoliang Peng, Yanjun Chen, Wei Zhang, Wentao Wu, Tianchen Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学，中国） ； Eastern Institute of Technology, China（东方技术研究所，中国） 纠错

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

AI总结 提出渐进式物理引导多尺度振动信号处理框架，通过81维测量描述符、故障自适应分割和隐式知识编码，在四个数据集上实现98.49%诊断精度并降低12.6倍计算成本。

An Attention Mechanism for Robust Multimodal Integration in a Global Workspace Architecture

全局工作空间架构中用于鲁棒多模态集成的注意力机制

Roland Bertin-Johannet, Lara Scipio, Leopold Maytié, Rufin VanRullen

机构 * CerCo, CNRS, Université de Toulouse（CerCo、CNRS、图卢兹大学） ； ANITI, Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute（ANITI、图卢兹人工智能与自然智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级自上而下的模态选择器，在冻结的多模态全局工作空间上运行，通过注意力机制提升系统在模态噪声或缺失下的鲁棒性，并在两个数据集上验证了其高效性和可迁移性。

Comments 21 pages, 6 figures, 2 tables. Accepted at ICANN 2026. Code: https://github.com/RolandBERTINJOHANNET/GW_attention