多模态信息融合

ARMOR: A Robust Self-Supervised Framework for Root Cause Analysis in Microservices under Missing Modality

面向缺失数据的多模态融合用于统一微服务故障管理

Wenzhuo Qian, Hailiang Zhao, Ziqi Wang, Zhipeng Gao, Jiayi Chen, Zhiwei Ling, Shuiguang Deng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ARMOR框架，通过自监督学习解决微服务故障管理中多模态数据缺失问题，提升异常检测、故障分类和根本原因定位的性能。

Comments Accepted by the Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), 2026. This is the authors' version of the work; the definitive Version of Record is forthcoming

Multimodal Wearable-Based Olfactory-Induced Emotion Recognition in Arousal-Valence Dimensions

基于多模态可穿戴设备的嗅觉诱导唤醒-效价维度情感识别

Chen-Yang Xu, Lan Zhang, Fei-Yi Fan, Bin Hu, Qing-Hao Meng

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：hybrid fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 针对现有嗅觉情感研究的维度失衡与多模态数据不足问题，构建多模态嗅觉情感数据集，提出STF-HFNet模型，在两个数据集上取得最优情感识别准确率。

Understanding and Overcoming Cross-modal Fusion Bias in Multimodal Anomaly Detection From A Fisher Information Perspective

从费舍尔信息视角理解和克服多模态异常检测中的跨模态融合偏差

Kaifang Long, Lianbo Ma, Liming Liu, Guoyang Xie

机构 * Northeastern University（东北大学） ； CATL（宁德时代） 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 该研究针对多模态异常检测中被忽视的跨模态融合偏差问题，提出即插即用框架UCFB，经实验验证在多种设置下均实现性能提升。