QARM V2: Quantitative Alignment Multi-Modal Recommendation for Reasoning User Sequence Modeling
QARM V2:量化对齐多模态推荐用于推理用户序列建模
专题命中 多模态训练与对齐 :multi-modal(title)
AI总结 QARM V2通过量化对齐多模态推荐方法,解决推荐系统中用户序列建模的语义理解与业务需求不匹配问题。
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AI 大模型
跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。
QARM V2:量化对齐多模态推荐用于推理用户序列建模
专题命中 多模态训练与对齐 :multi-modal(title)
AI总结 QARM V2通过量化对齐多模态推荐方法,解决推荐系统中用户序列建模的语义理解与业务需求不匹配问题。
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城市峡谷中精确的人行道跟踪:一种多模态融合方法
专题命中 多模态训练与对齐 :multi-modal(title)
AI总结 本文提出一种多模态融合方法,通过融合GNSS和惯性数据提升城市峡谷中行人定位精度,优于单独使用GNSS或惯性导航。
通过多模态EEG特征晚融合增强阿尔茨海默病检测
专题命中 多模态训练与对齐 :multi-modal(title)
AI总结 本研究提出一种基于多模态EEG特征晚融合的深度学习框架,用于提高阿尔茨海默病的早期检测准确率。
语义增强的特征匹配与可学习几何验证用于跨模态神经元配准
专题命中 多模态训练与对齐 :cross-modal(title)
AI总结 本文提出一种结合语义增强和可学习几何验证的深度学习框架,用于解决跨模态神经元配准中的模态差距、数据稀缺和组织形变问题,提升生物医学影像配准精度。
具有信任意识的多模态数据融合用于产量估计:贝鲁特2020爆炸的案例研究
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(title)
AI总结 本文提出一种基于贝叶斯分数后验框架的多模态数据融合方法,用于估计爆炸产量,通过信任权重校准不同观测数据,提升不确定性量化和抗偏差能力。
Comments 19 pages, 4 figures, supplementary material, journal
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Comments 28 pages, 4 figures, 4 tables
机构 * Space Robotics Lab. (SRL) in Department of Aerospace Engineering, Graduate School of Engineering, Tohoku University(太空机器人实验室(SRL)位于东东北大学航空航天工程系研究生院) ; Politecnico di Milano(米兰理工大学)
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Comments Accepted in IEEE iSpaRo 2025. Awaiting Publication
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机构 * Department of Electronics. University of Alcalá, Community of Madrid, Spain(电子系。阿尔卡拉大学,马德里社区)
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机构 * Soft Systems Group, The School of Engineering, The University of Edinburgh(软系统组、工程学院、爱丁堡大学)
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机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港理工大学)
专题命中 多模态训练与对齐 :cross-modal(title)
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机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) ; Xi'an Jiaotong University(西安交通大学) ; The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) ; The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)
专题命中 多模态训练与对齐 :cross-modal(title)
机构 * Department of Artificial Intelligence Convergence, Pukyong National University(人工智能融合系,浦项国立大学) ; School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China(计算机科学学院,诺丁汉国际大学)
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Journal ref Computing, 2025, 107, pp.124
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Comments Accepted at CCGrid 2025
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Journal ref Journal of Data Science Volume 21, Issue 2 (2023)
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Comments Volume 8, Issue 10, 2020, Aegaeum Journal
Journal ref Aegaeum Journal Volume 8 Issue 10 (2020) 402-410
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