多模态信息融合

A Physics-Informed, Behavior-Aware Digital Twin for Robust Multimodal Forecasting of Core Body Temperature in Precision Livestock Farming

一种物理知情、行为感知的数字孪生方法，用于精准畜牧业中核心体温的鲁棒多模态预测

Riasad Alvi, Mohaimenul Azam Khan Raiaan, Sadia Sultana Chowa, Arefin Ittesafun Abian, Reem E Mohamed, Md Rafiqul Islam, Yakub Sebastian, Sheikh Izzal Azid, Sami Azam

机构 * Applied Artificial Intelligence and Intelligent Systems (AAIINS) Laboratory（应用人工智能与智能系统实验室） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence（数据科学与人工智能系） ； Department of Software Systems & Cybersecurity（软件系统与网络安全系） ； Energy and Resources Institute, Faculty of Science and Technology（能源与资源研究所，科学与技术学院） ； Faculty of Science and Technology（科学与技术学院） ； School of Engineering and Energy（工程与能源学院） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出物理知情数字孪生框架，结合不确定性感知的专家加权堆叠集成，利用ODE热调节模型、高斯过程、卡尔曼滤波和行为马尔可夫链，融合多模态数据实现奶牛核心体温的2小时提前预测，R²达0.783。

ERM-MinMaxGAP: Benchmarking and Mitigating Gender Bias in Multilingual Multimodal Speech-LLM Emotion Recognition

ERM-MinMaxGAP：多语言多模态语音-LLM情感识别中的性别偏见基准测试与缓解

Zi Haur Pang, Xiaoxue Gao, Tatsuya Kawahara, Nancy F. Chen

机构 * Kyoto University, Japan（京都大学，日本） ； Agency for Science, Technology, and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局（A*STAR），新加坡） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 针对多语言语音大模型在情感识别中的性别偏见问题，提出基于MELD-ST的多语言多模态基准，并设计ERM-MinMaxGAP训练目标，通过自适应公平权重和MinMaxGAP正则化器，在英日德三种语言上提升性能并缩小性别差距。

Comments This paper has been accepted for presentation at INTERSPEECH 2026 and as non-archival paper at ICML 2026 Workshop on Machine Learning for Audio