多模态信息融合

Characterisation of Density-based FM generation methods in the context of Information Fusion

信息融合背景下基于密度的模糊测度生成方法的表征

Yanhao Huang, Christian Wagner

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

AI总结 研究信息融合中基于密度的FM生成方法，指出常用方法不足以唯一确定离散FM，展示如何确定区间值FM及相关置信区间，通过实验表明基于此FM的Choquet FI输出可视为‘理想’融合结果置信区间，为表征FI融合结果提供新途径。

Bitcoin Price Direction Prediction via Regime-Aware Multi-Modal Fusion of Social Sentiment and Technical Features

通过社会情绪与技术特征的状态感知多模态融合预测比特币价格走势

Muhammad Abdullah Haroon

机构 * FAST National University of Computer and Emerging Sciences (FAST-NUCES)（快速国立计算机与新兴科学大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：multi-modal fusion(title)

AI总结 研究比特币亚日价格预测难题，提出状态感知多模态学习（RAML）方法，依据市场状态动态融合社会情绪与技术特征，实验表明该方法在预测中表现良好，确立状态条件自适应融合为多模态金融预测的必要原则。

Comments 19 pages, 15 figures, 4 tables

Metric Surface Reconstruction of Neurosurgical Scenes from Monocular Operating Microscope Images and Microscope Pose

从单目手术显微镜图像和显微镜位姿重建神经外科场景的度量曲面

Thomas Bucher, Didier Neuenschwander, Thomas Petutschnigg, Michael Murek, David Bervini, Andreas Raabe, Manuela Eugster

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

AI总结 研究能否从单目手术显微镜图像和位姿数据重建神经外科场景的三维几何度量，利用预训练模型估计深度、泊松曲面重建点云成网格，结果显示该方法在模型设置中有技术可行性，支持相关手术技术进一步发展。

Co-Learning for Missing Arbitrary Modalities in Multi-modal Classification

多模态分类中用于缺失任意模态的协同学习

Francisco Mena, Dino Ienco, Roberto Interdonato, Cassio F. Dantas, Simon Besnard

机构 * GFZ Helmholtz Center for Geosciences（德国波茨坦地学研究中心亥姆霍兹中心） ； INRAE, UMR TETIS, University of Montpellier（法国蒙彼利埃大学农业环境与生态研究院、蒙彼利埃大学TETIS联合研究单位） ； INRIA, EVERGREEN, University of Montpellier（法国蒙彼利埃大学信息与自动化研究所、EVERGREEN实验室） ； CIRAD, UMR TETIS, University of Montpellier（法国蒙彼利埃大学国际农业研究磋商组织、蒙彼利埃大学TETIS联合研究单位） 纠错

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

AI总结 针对多模态分类中因操作约束导致训练和推理时模态可用性不一致、存在缺失任意模态的问题，提出多模态协同学习框架，引入特征和决策层面利用信息的两种方法，实验证明在不同缺失模态条件下有显著鲁棒性提升。

Comments Accepted at Discovery Science 2026

Neuromorphic Object Detection: An In-Depth Study and Future Directions

神经形态目标检测：深入研究与未来方向

Jianing Li, Dianze Li, Arren Glover, Xiaopeng Fan, Guoqi Li, Chiara Bartolozzi, Ryad B. Benosman, Yonghong Tian

机构 * Peking University（北京大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Italian Institute of Technology（意大利理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Sorbonne Université（索邦大学） ； INSERM（法国国家健康与医学研究院） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Institut de la Vision（视觉研究所） 纠错

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

AI总结 针对传统相机在特定条件下目标检测的挑战，本文对神经形态目标检测算法进行全面调查和基准测试，从多视角探索现有方法，评估多种模型并分析结果，讨论未解决问题，为该领域研究提供资源与方向。

Comments Accepted by Proceedings of the IEEE

Strategy-Aware Parameter-Efficient Adaptation for LLM-based Auto-Bidding

基于大语言模型的自动出价的策略感知参数高效适配

Songyue Cai, Lianyu Wang, Shan Gu, Ziru Xu, Jian Xu, Xiaofeng Zhu, Bo Zheng

专题命中 融合架构与评测 ：multi-modal fusion(abstract)

AI总结 研究广告自动出价问题，提出SAGE框架，通过位置增强、文本对齐和约束门控LoRA三个组件，实现参数高效多模态对齐，在大规模基准实验中性能卓越，调整参数少，消融研究验证各组件贡献。

DriveDNA: A Large-Scale Multimodal Naturalistic Driving Dataset and Benchmark for Driving Style Identification

DriveDNA：用于驾驶风格识别的大规模多模态自然驾驶数据集及基准测试

Yuhang Wang, Lingyao Li, Hao Zhou

机构 * University of South Florida（南佛罗里达大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 该研究引入DriveDNA数据集及基准测试用于驾驶风格识别，定义驾驶风格为车辆在相似条件下的特定行为模式，通过三个核心任务评估，对比多种基线方法得出学习表示更优，视频模型有路线泄漏问题，强调可靠评估需考虑多方面因素。

CHiPS: Character Histograms and Positional Signals for Lightweight Authorship Attribution in Romanian Texts

CHiPS：罗马尼亚语文本中用于轻量级作者归属的字符直方图和位置信号

Sanda-Maria Avram, George C. Ţurcaş

机构 * Faculty of Mathematics and Computer Science, Babeş-Bolyai University（巴比什-波雅依大学数学与计算机科学学院） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：decision-level fusion(abstract)

AI总结 该研究针对罗马尼亚语文本提出CHiPS轻量级字符级作者归属方法，研究两种互补写作风格指纹，包括字符直方图分类器和位置信号分类器，还介绍了融合变体等，通过实验探讨受限字符证据在严格泄漏控制下的效果。

Comments 17 pages, 12 tables

Multimodal Surface EMG Hand Gesture Recognition Using Query-Based Transformers for Prosthetic Control

使用基于查询的变压器进行多模态表面肌电手势识别以用于假肢控制

Federico Del Pup, Elisa Tentori, Manfredo Atzori

机构 * Department of Information Engineering, University of Padua（帕多瓦大学信息工程系） ； Padova Neuroscience Center, University of Padua（帕多瓦大学帕多瓦神经科学中心） ； Department of Biomedical Sciences, University of Padua（帕多瓦大学生物医学科学系） ； Department of Neuroscience, University of Padua（帕多瓦大学神经科学系） ； Information Systems Institute, University of Applied Sciences Western Switzerland (HES-SO Valais)（瑞士西部应用科学大学（HES-SO瓦莱州）信息系统研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对表面肌电手势识别用于假肢控制时当前架构的局限，提出EMG-CrossFormer，通过级联交叉注意力融合层组合单模态编码器表示，经实验验证该方法能提升仅sEMG解码及多模态融合下的手势识别性能。

Comments GitHub repository: see https://github.com/deepPNClab/emg-crossformer