多模态信息融合

Multimodal Fusion and Interpretability in Human Activity Recognition: A Reproducible Framework for Sensor-Based Modeling

多模态融合与可解释性在人体活动识别中的应用：一种可复现的基于传感器建模框架

Yiyao Yang, Yasemin Gulbahar

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(title,abstract)；hybrid fusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种可复现的多模态融合框架，通过统一预处理和融合策略提升人体活动识别的准确性和可解释性。

Comments 33 pages, 12 figures, 4 tables

Why Nonlinear Models Matter: Unified Analysis of Cognitive Load, Stress, and Exercise Using Wearable Physiological Signals

非线性模型的重要性：利用可穿戴生理信号统一分析认知负荷、压力和运动

Khondakar Ashik Shahriar

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本研究通过非线性模型统一分析认知负荷、压力和运动，证明生理状态识别的本质非线性，并建立了统一的基准以指导更稳健的可穿戴健康监测系统发展。

Comments 28 pages, 8 tables, 13 figures

MUSE: A Simple Yet Effective Multimodal Search-Based Framework for Lifelong User Interest Modeling

MUSE：一种简单而有效的基于多模态搜索的终身用户兴趣建模框架

Bin Wu, Feifan Yang, Zhangming Chan, Yu-Ran Gu, Jiawei Feng, Chao Yi, Xiang-Rong Sheng, Han Zhu, Jian Xu, Mang Ye, Bo Zheng

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 MUSE通过简单有效的多模态搜索框架，实现超长用户行为序列建模，提升推荐系统指标性能。

Who Will Top the Charts? Multimodal Music Popularity Prediction via Adaptive Fusion of Modality Experts and Temporal Engagement Modeling

谁会登顶排行榜？通过适应性融合模态专家和时间参与建模的多模态音乐流行度预测

Yash Choudhary, Preeti Rao, Pushpak Bhattacharyya

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

AI总结 GAMENet通过融合多模态数据和时间参与建模，提升了音乐流行度预测的准确性。

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