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视觉与机器人

多模态信息融合

面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合,包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。

2026-06-23 至 2026-06-23 共收录 9 信号源:cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 融合架构与评测 9 篇

2606.21258 2026-06-23 cs.RO cs.CV 新提交 62%

Spectral GS-SLAM: Observability-Aware, Degeneracy-Robust Tracking for Real-Time 3D Gaussian Splatting SLAM

Spectral GS-SLAM:面向实时3D高斯泼溅SLAM的可观测性感知与退化鲁棒跟踪

Edward Beng Wai Tan, Siew-Kei Lam, Dongshuo Zhang

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算机与数据科学学院)

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

AI总结 提出Spectral GS-SLAM,通过自适应补偿退化场景中的欠约束方向,结合ICP与特征约束实现鲁棒跟踪,并利用高斯感知平面性加权机制融合几何信息,在无结构/纹理环境中保持实时性能(40.14 FPS)。

Comments This work has been accepted to IROS 2026

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2606.23078 2026-06-23 eess.IV 新提交 57%

A Systematic Survey on Event Camera Representation Learning

事件相机表示学习系统综述

Hongwei Ren, Youxin Jiang, Tuopusen Huang, Xiangqian Wu

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

AI总结 综述从原始事件流转换为可学习表示的角度,分类梳理了基于密集和稀疏表示的方法,分析其在结构规则性、时间保真度、稀疏保持和架构兼容性上的权衡,并总结基准与未来方向。

Comments Under Review

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2606.21174 2026-06-23 cs.CV q-bio.GN 新提交 57%

HERO: Hypothesis-Driven Evidence Retrieval from Omics for Multi-Task Breast Cancer Analysis

HERO:基于假设驱动的组学证据检索用于多任务乳腺癌分析

Xiangyu Li, Ran Su

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University(天津大学智能与计算学部)

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

AI总结 提出HERO框架,将组学数据作为形态学假设进行显式检索,通过稀疏通路先验和TF-IDF检索实现可审计的多模态乳腺癌分析,在TCGA-BRCA上取得多项预测任务的最优结果。

Comments 11 pages, 3 figures, Early accepted at MICCAI 2026

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2606.20738 2026-06-23 cs.CV cs.AI 新提交 57%

An approach with Visual and Tabular Mamba to multimodal medical data using Mixed Fusion

一种基于视觉和表格Mamba的混合融合多模态医疗数据方法

Matheus B. Rocha, Gustavo B. Dettogni, Renato A. Krohling

机构 * Labcin - Nature Inspired Computing Lab, Federal University of Esp\'irito Santo, Vit\'oria, Brazil PPGI - Graduate Program in Computer Science, Federal University of Esp\'irito Santo, Vit\'oria, Brazil

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

AI总结 提出基于Mamba架构的混合融合方法,通过视觉和表格两种Mamba变体处理图像与临床数据,在癌症分类中实现可解释性,在NDB-UFES数据集上表现优于Transformer。

Comments 15 pages. accepted to 36th Brazilian Conference on Intelligent Systems

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2606.23213 2026-06-23 cs.LG 新提交 50%

Deep learning-based detection of cessation of breathing in pre-term infants

基于深度学习的早产儿呼吸停止检测

Dineo Serame, Lionel Tarassenko, Mauricio Villarroel

机构 * Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford(牛津大学工程科学系生物医学工程研究所)

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

AI总结 本研究利用深度学习模型,基于阻抗呼吸描记、心电图和光电容积描记信号,检测早产儿呼吸暂停相关呼吸停止事件,发现信号模态比架构复杂度更重要,单模态IP模型性能最优。

Comments 14 pages main text, 8 figures. Submitted to IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI)

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2606.22171 2026-06-23 cs.LG 新提交 50%

Beyond Time Series: Spatial Reasoning for Epidemic Forecasting via Multimodal Learning

超越时间序列:基于多模态学习的空间推理用于流行病预测

Diana Guadalupe Gomez, Chenwei Wu, Zhiyi Wang, Liyue Shen, Alexander Rodríguez

机构 * University of Michigan(密歇根大学)

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

AI总结 提出M-SPICE框架,通过注意力机制融合区域级时序数据与空间辅助信号,在COVID-19、流感和ILI预测任务上超越现有基线。

Comments To appear in the Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026), AI for Science Track

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2606.21066 2026-06-23 cs.CL 新提交 50%

Demographic Metadata as Construct-Irrelevant Noise in DistilBERT-Based Automated Essay Scoring

人口统计元数据作为基于DistilBERT的自动作文评分中的构念无关噪声

Teik Peng Ch'ng, Hui Na Chua

机构 * Sunway University(Sunway大学) Faculty of Engineering and Technology(工程与技术学院)

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

AI总结 研究通过ASAP 2.0数据集,发现将人口统计元数据与文本简单拼接会显著降低DistilBERT评分模型的预测准确性和公平性。

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2606.20603 2026-06-23 cs.CY 新提交 50%

A Survey of Large Language Models for Perception and Measurement of Human Psychology

大型语言模型在人类心理感知与测量中的综述

Yudong Li, Xiaoyi Chen, Jiawei Cai, Zehao Zhong, Haoyang Yang, Huajin Tang, Linlin Shen

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

AI总结 本文系统综述了大型语言模型(LLMs)作为人类心理测量工具的应用,从理论可行性、测量方法和应用效果三个维度构建分析框架,探讨其在人格评估和心理健康评价中的有效性及局限。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems

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2603.04748 2026-06-23 q-bio.GN 版本更新 50%

SeekRBP: Leveraging Sequence-Structure Integration with Reinforcement Learning for Receptor-Binding Protein Identification

SeekRBP: 利用强化学习整合序列-结构信息识别受体结合蛋白

Xiling Luo, Le Ou-Yang, Yang Shen, Jiaojiao Guan, Dehan Cai, Jun Zhang, Guoliang Xing, Yanni Sun, Jiayu Shang

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

AI总结 提出SeekRBP框架,通过多臂老虎机策略动态采样难负例,融合蛋白质语言与结构嵌入,有效识别序列差异大的受体结合蛋白,在噬菌体宿主预测中表现优异。

Comments 7 pages, 5 figures

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