多模态信息融合

Trust Before Fusion: QIMG-7 and Source-Aware Resolution for Polluted Multimodal RAG

融合前的信任：用于受污染多模态RAG的QIMG-7和源感知分辨率

Saadeldine Eletter, Owais Aijaz, Preslav Nakov

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态检索增强生成中受污染内容问题，提出QIMG-7基准。针对朴素多模态融合脆弱问题，提出源感知信任分辨率（SATR），Field-Selector变体效果最佳，结果支持选择性信任，显式文本可靠性建模是收益主要驱动因素。

Comments 23 pages, 6 figures, 23 tables. Preprint under review

Multimodal rumor detection enhanced by external evidence and forgery features

通过外部证据和伪造特征增强的多模态谣言检测

Han Li, Hua Sun

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

AI总结 本文提出通过外部证据和伪造特征增强的多模态谣言检测模型，利用ResNet34视觉编码器、BERT文本编码器和伪造特征模块，结合双对比学习模块和门控自适应特征缩放融合机制，提升谣言检测性能。

Comments 20pages,10figures

Echoes of Unrest: A Multimodal NLP Framework for Early Warning of Fake News and Violence-Driven Mob Activity

动荡的回声：用于假新闻和暴力驱动的暴民活动早期预警的多模态NLP框架

Md. Maruf Bangabashi, Tahmid Hasan, Golam Mahmud, Md. Mostafijur Rahman, Md. Toufiqur Rahman, Jahanur Biswas

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Dhaka International University（达卡国际大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉国工程技术大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对社交媒体上错误信息传播引发危害的问题，提出多语言、多模态NLP框架。通过融合多基准数据集创建数据集，集成多种技术进行多模态融合，实验显示该框架在早期错误信息检测中有效。

Comments Accepted for publication as a book chapter (Taylor & Francis, 2026)

Double Fuzzy Probabilistic Interval Linguistic Term Set and a Dynamic Fuzzy Decision Making Model based on Markov Process with tts Application in Multiple Criteria Group Decision Making

双模糊概率区间语言术语集及基于马尔可夫过程的动态模糊决策模型在多准则群体决策中的应用

Zongmin Liu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对概率语言术语缺陷及动态属性权重确定难问题，提出双模糊概率区间语言术语集概念，定义相关内容，开发模糊语言马尔可夫矩阵等，给出权重确定方法，并用金融风险投资案例说明其在多准则决策中的应用。

Comments submitted to IEEE Transactions on Fuzzy Systems

BlowLive: Blow-Based Multi-Factor Biometrics with Liveness Detection and Revocability

BlowLive：基于吹气的多因素生物识别与活体检测及可撤销性

Eyasu Getahun Chekole, Howard Halim, Daniël Reijsbergen, Jianying Zhou

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

AI总结 提出BlowLive框架，融合吹气声学信号与面部生物特征，采用模糊提取器生成稳定密钥进行认证，并引入多普勒频移活体检测，实现高精度、强安全与可撤销性。

CryoACE: An Atom-centric Framework for Accurate and Automated Model Building in Cryo-EM

CryoACE: 面向冷冻电镜中精确自动模型构建的原子中心框架

Minzhang Li, Mingrui Li, Weichen Qin, Qihe Chen, Sixian Shen, Yuan Pei, Jiakai Zhang, Jingyi Yu

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

AI总结 提出CryoACE框架，通过原子中心重建范式和无需训练的引导机制，实现冷冻电镜密度图中均质与异质结构的精确原子模型构建，显著优于现有方法。

Journal ref ICML2026

DAIN: Dynamic Agent-Based Interaction Network for Efficient and Collaborative Multimodal Reasoning

DAIN: 基于动态智能体交互网络的高效协同多模态推理

Xinxin Chen, Yuchen Li, Zihan Wang, Haoyu Zhang, Ruixin Liu, Mingyuan Zhao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 提出动态智能体交互网络(DAIN)，通过上下文感知元控制器动态调度专业交互智能体并压缩通信，实现高效协同多模态推理，在五个基准上取得最优性能。

Comments 19 pages

Diagnosing and Mitigating Retrieval Bottlenecks in LLM-Based Cold-Start Recommendation

诊断与缓解基于LLM的冷启动推荐中的检索瓶颈

Zhe Dong, Fang Qin, Manish Shah, Yicheng Wang

专题命中 融合架构与评测 ：hybrid fusion(abstract)

AI总结 本文通过五领域基准测试发现，在冷启动场景下，LLM重排序器受限于检索覆盖率低（4.6-22.9%），提出LHF混合融合层作为检索侧基线，恢复17-61%的oracle覆盖空间，但端到端实验显示非LLM排序与LLM重排序之间存在不匹配。

Comments 17 pages, 6 figures, 13 tables

A Hybrid, Multi-Layered Pipeline for Phishing and Threat Classification: Independently Validated URL and NLP Engines with a Calibrated Multi-Channel Fusion Stage

用于钓鱼和威胁分类的混合多层管道：独立验证的URL和NLP引擎与校准的多通道融合阶段

Saifelden M. Ismail, Aser O. Ibrahim, Omar A. Mahmoud

机构 * Department of Communications and Information Engineering（通讯与信息工程系） ； Zewail City of Science and Technology（泽瓦尔科学与技术城） 纠错

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

AI总结 提出一种混合管道，分别对URL和文本模态使用独立引擎评分并融合结果，在10,677封邮件基准测试中达到F1=0.914，并将真实垃圾邮件误报率降至3.6%。

Comments Graduation project, Zewail City of Science and Technology. Code and documentation: https://github.com/XHCFS/cybersiren. Whole-system fusion results use proxy URL and header channels; treat integrated metrics as preliminary

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） 纠错

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)

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） 纠错

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

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） 纠错

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。

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

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

Probing, Fusion, and Trustworthiness: A Systematic Evaluation of Foundation Model Representations for Multimodal Cancer Analysis

探测、融合与可信度：基础模型表示在多模态癌症分析中的系统评估

Jingyu Hu, Giuseppe Tripodi, Reed Naidoo, Sarah F. McGough, Tapabrata Chakraborti

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The Institute of Cancer Research（癌症研究所） ； Genentech（基因泰克） 纠错

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

AI总结 系统评估基础模型表示在计算病理学任务中的性能，发现图像和组学表示互补，多模态融合在单模态不占优时有效，并利用共形预测验证了不确定性感知推理的临床价值。

Progressive Knowledge-Guided Large Language Model Framework for Bearing Fault Diagnosis

渐进式知识引导的大型语言模型框架用于轴承故障诊断

Jinghan Wang, Gaoliang Peng, Yanjun Chen, Wei Zhang, Wentao Wu, Tianchen Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学，中国） ； Eastern Institute of Technology, China（东方技术研究所，中国） 纠错

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

AI总结 提出渐进式物理引导多尺度振动信号处理框架，通过81维测量描述符、故障自适应分割和隐式知识编码，在四个数据集上实现98.49%诊断精度并降低12.6倍计算成本。

An Attention Mechanism for Robust Multimodal Integration in a Global Workspace Architecture

全局工作空间架构中用于鲁棒多模态集成的注意力机制

Roland Bertin-Johannet, Lara Scipio, Leopold Maytié, Rufin VanRullen

机构 * CerCo, CNRS, Université de Toulouse（CerCo、CNRS、图卢兹大学） ； ANITI, Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute（ANITI、图卢兹人工智能与自然智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级自上而下的模态选择器，在冻结的多模态全局工作空间上运行，通过注意力机制提升系统在模态噪声或缺失下的鲁棒性，并在两个数据集上验证了其高效性和可迁移性。

Comments 21 pages, 6 figures, 2 tables. Accepted at ICANN 2026. Code: https://github.com/RolandBERTINJOHANNET/GW_attention

TokaMark: A Comprehensive Benchmark for MAST Tokamak Plasma Models

TokaMark：MAST托卡马克等离子体模型的综合基准

Cécile Rousseau, Samuel Jackson, Rodrigo H. Ordonez-Hurtado, Nicola C. Amorisco, Tobia Boschi, George K. Holt, Andrea Loreti, Eszter Székely, Alexander Whittle, Adriano Agnello, Stanislas Pamela, Alessandra Pascale, Robert Akers, Juan Bernabe Moreno, Sue Thorne, Mykhaylo Zayats

机构 * IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） ； UK Atomic Energy Authority（英国原子能局） ； STFC Hartree Centre（STFC哈特ree中心） 纠错

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

AI总结 为解决聚变数据稀缺、分散且标注不一致的问题，提出TokaMark基准，包含14项任务，统一多模态聚变数据访问和评估协议，并提供基线模型，以加速数据驱动的AI等离子体建模。

Context-Aware Multimodal Claim Verification in Spoken Dialogues

口语对话中的上下文感知多模态声明验证

Chaewan Chun, Delvin Ce Zhang, Dongwon Lee

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 提出MAD2基准和上下文感知多模态融合方法，验证对话音频中的声明，发现对话结构比虚假信息框架对验证更重要。

DAPFAM: A Domain-Aware Family-level Dataset to benchmark cross domain patent retrieval

DAPFAM: 一个领域感知的家族级数据集用于跨领域专利检索基准测试

Iliass Ayaou, Denis Cavallucci, Hicham Chibane

机构 * Institut National des Sciences de l'Univers, Strasbourg（斯特拉斯堡国家科学大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：hybrid fusion(abstract)

AI总结 DAPFAM通过引入基于IPC3重叠的新方案，构建了包含1247个查询家族和45336个目标家族的家族级基准数据集，通过249次实验揭示跨领域检索中的显著领域差距，展示了段落级检索和密集方法的效果。

Multifidelity probability estimation via fusion of estimators

通过融合估计器进行多保真度概率估计

Boris Kramer, Alexandre Noll Marques, Benjamin Peherstorfer, Umberto Villa, Karen Willcox

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

AI总结 本文提出了一种多保真度方法，通过信息融合和重要性采样估计昂贵模型的失效概率，核心方法是融合多个概率估计器以降低方差，主要贡献是证明融合估计器在方差上最优。

Journal ref Journal of Computational Physics 392, 385-402, 2019

Privacy-Preserving Average Consensus via State Decomposition

通过状态分解实现隐私保护的平均一致性

Yongqiang Wang

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

AI总结 本文提出了一种通过状态分解实现隐私保护平均一致性的方法，该方法通过将每个节点的状态分解为两个子状态，避免在平均一致性过程中披露个体状态信息，从而保证精确收敛到期望的一致值。

Comments accepted to IEEE Transactions on Automatic Control

Architecting Dependable Learning-enabled Autonomous Systems: A Survey

构建可靠的学习自主系统：一项综述

Chih-Hong Cheng, Dhiraj Gulati, Rongjie Yan

机构 * fortiss - Research Institute of the Free State of Bavaria, Germany（巴伐利亚自由州研究 institute） ； State Key Laboratory of Computer Science, China（中国计算机科学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了构建可靠学习自主系统的方法，重点在于自动驾驶，讨论了多样冗余、信息融合和运行时监控等技术支柱，并总结了提升深度学习组件可靠性的最新方法，最后提出了研究方向。

Dynamics Based Privacy Protection for Average Consensus on Directed Graphs

基于动态的隐私保护用于有向图上的平均一致性

Huan Gao, Yongqiang Wang

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

AI总结 本文提出了一种用于有向图的新型平均一致性方法，通过在交互节点之间嵌入随机耦合权重的内在鲁棒性，保护参与节点的初始状态隐私，无需第三方或数据聚合器协助，同时保证精确一致性和对恶意节点和外部窃听者的隐私保护。

Comments 12 pages, 7 pages

Secure and Privacy-Preserving Average Consensus

安全且隐私保护的平均一致性

Minghao Ruan, Muaz Ahmad, Yongqiang Wang

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

AI总结 本文提出一种在无可信第三方的情况下，利用同态加密实现安全隐私保护的平均一致性算法，具有计算和通信开销低，适用于时变交互拓扑结构的特点。

Comments 7 pages, 4 figures, paper is accepted to CPS-SPC'17

A Particle-Filtering Based Approach for Distributed Fault Diagnosis of Large-Scale Interconnected Nonlinear Systems

基于粒子滤波的方法用于大规模互联非线性系统的分布式故障诊断

Elaheh Noursadeghi, Ioannis Raptis

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

AI总结 本文提出一种基于粒子滤波的分布式故障检测与隔离方法，通过通信节点网络监控大规模非线性系统，利用局部估计器和故障发展模型实现在线假设检验，无需维护多个估计器。

CL-DMDF:Dynamic Multimodal Data Fusion Model Based on Contrastive Learning

CL-DMDF：基于对比学习的动态多模态数据融合模型

Dong Li, Lingling Zhang, Binghao Han, Linlin Ding, Yue Kou

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态数据融合中模态缺失和局部交互忽视全局互补线索的问题，提出基于对比学习的动态多模态数据融合模型（CL-DMDF），通过跨特征和模态维度的注意力机制、实体质心对比学习模块和自适应融合模块，提升动态融合的效率和准确性。

Comments 9 pages, 5 figures, 7 tables

Appraisal Dimensions Generalise Better than Emotion Labels for Cross-Age Affect Recognition in AI-Assisted Healthcare

评估维度在AI辅助医疗中跨年龄情感识别比情感标签更具泛化性

Hippolyte Fournier, Safaa Azzakhnini, Sina Alisamir, Isabella Zsoldos, Eléonore Trân, Gérard Bailly, Frédéric Elisei, Béatrice Bouchot, Brice Varini, Patrick Constant, Joan Fruitet, Franck Tarpin-Bernard, Solange Rossato, François Portet, Olivier Koenig, Hanna Chainay, Fabien Ringeval

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

AI总结 本研究通过比较基于评估维度和情感标签的多模态模型在老年和青年群体上的表现，发现评估维度在跨年龄情感识别中具有更好的泛化能力和预测稳定性。

Large Language Models in Transportation Systems Management and Operations: From Text Reasoning to Multi-modal Decision Support

交通系统管理与运营中的大语言模型：从文本推理到多模态决策支持

Siyan Li, Zehao Wang, Jiachen Li, Kanok Boriboonsomsin, Matthew J. Barth, Guoyuan Wu

机构 * Bourns College of Engineering, Center for Environmental Research and Technology, University of California at Riverside, CA, USA（伯恩斯工程学院，环境研究与技术中心，加州大学河滨分校，美国，加利福尼亚州河滨） 纠错

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

AI总结 本文综述了大语言模型（LLM）和多模态大语言模型（MM-LLM）在交通系统管理与运营（TSMO）中的应用，涵盖运营与服务、移动性与车队服务、数据建模与决策支持三大领域，并指出了数据异构性、实时推理、可解释性等挑战及未来方向。

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Quantum Machine Learning for Cyber-Physical Anomaly Detection in Unmanned Aerial Vehicles: A Leakage-Free Evaluation with Proxy-Audited Feature Sets

量子机器学习在无人机网络物理异常检测中的应用：基于代理审计特征集的无泄漏评估

Carlos A. Durán Paredes, Javier E. León Calderón, Nicolás Sánchez Perea, Germán Darío Díaz, Camilo Segura Quintero

机构 * Corporation for Aerospace Initiatives, Research and Innovation (CASIRI)（航空航天研究与创新公司） ； Department of Electronics Engineering, Universidad Nacional de Colombia（国立哥伦比亚大学电子工程系） ； Department of Electronics Engineering, Universidad del Cauca（卡利学院电子工程系） ； Department of Physics, Universidad del Cauca（卡利大学物理系） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：sensor fusion(abstract)

AI总结 针对无人机网络物理攻击，提出无泄漏评估框架，结合分组时间协议、三模式特征审计和混合XGBoost+数据重上传分类器，验证量子增强混合方法的增量优势。

Comments 10 pages, 7 figures, 1 table; open Qiskit 2.x implementation available at https://github.com/Carlosandp/TLM-UAV-Quantum-Anomaly-Detection