多模态大模型

Artemis: Anatomy-Resolved inTervention for Eliminating Multimodal NeuroImage confounderS

Artemis: 解剖分辨的干预方法用于消除多模态神经影像混杂因素

Siyuan Dai, Yang Du, Kun Zhao, Zhusuyi Chen, Heng Huang, Paul Thompson, Chao Shi, Haoteng Tang, Liang Zhan

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） ； University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出Artemis框架，通过区域级因果干预学习特定脑区的混杂因素表示，消除fMRI和DTI多模态神经影像中人口统计学混杂因素对GNN的影响，在三个基准上提升性能。

Comments 11 pages, 8 figures

CABLE: Cloud-Assisted Bandwidth-efficient LMM-based Encoding for V2X Systems

CABLE: 面向V2X系统的云辅助带宽高效LMM编码框架

Haohua Que, Zhipeng Bao, Qianyi Wu, Handong Yao

机构 * College of Engineering, University of Georgia（佐治亚大学工程学院） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CABLE框架，通过边缘端利用自我运动补偿和残差运动线索传播云分割掩码，生成感兴趣区域（ROI）并仅上传ROI掩码图像，形成掩码-ROI-LMM反馈循环，在五个数据集上实现73-87%的ROI像素覆盖减少和5-8倍LMM预填充加速。