多模态信息融合

TIER-MoE: Trust-Informed Expert Routing via Conditional Modality Risk for Multimodal Fusion in Biomedical Classification

TIER-MoE：用于生物医学分类多模态融合的、基于条件模态风险的信任感知专家路由

Yu Chang, Anzhe Cheng, Chenwei Wu, Zhuoran Wang, Jiahao Chen, Tamoghna Chattopadhyay, Sophia I. Thomopoulos, Paul M. Thompson, Liyue Shen, Paul Bogdan

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

AI总结 该研究提出TIER-MoE风险引导子空间混合专家模型，用于生物医学分类多模态融合，可提升预测性能与概率校准，在多数据集上优于现有最优方法且具备强零样本泛化能力。

HyperClaim: Fine-Grained Cross-Modal Hypergraph Reasoning for Video Misinformation Detection

HyperClaim：用于视频虚假信息检测的细粒度跨模态超图推理

Xiangbo Wang, Jiasheng Zhang, Xingtong Yu, Luoqiang Lei, Delvin Ce Zhang

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

AI总结 HyperClaim是一种用于视频虚假信息检测的判别式时间超图框架，通过细粒度跨模态超图推理，在FactGuard协议下的三个数据集上准确率优于基线方法。

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