视觉与机器人

多模态信息融合

面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合，包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。

2026-01-01 至 2026-01-01 共收录 3 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 融合架构与评测 3 篇

2512.24246 2026-01-01 cs.IR 78%

时间感知自适应侧信息融合用于序列推荐

Jie Luo, Wenyu Zhang, Xinming Zhang, Yuan Fang

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

AI总结 TASIF通过时间感知自适应融合框架提升序列推荐性能，解决时间动态、噪声敏感和计算效率问题。

Comments 10 pages. Accepted by WSDM'26

2512.20407 2026-01-01 cs.SD cs.AI cs.LG 50%

AUDRON：一种融合声学特征的深度学习框架用于无人机类型识别

Rajdeep Chatterjee, Sudip Chakrabarty, Trishaani Acharjee, Deepanjali Mishra

机构 * AmygdalaAI-India Lab（AmygdalaAI-India实验室）

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

AI总结 AUDRON通过融合多种声学特征和深度学习技术，实现高准确率的无人机声学识别，适用于安全监控等场景。

Comments Presented at the 2025 IEEE 22nd India Council International Conference (INDICON). 6 pages, 3 figures

2512.23824 2026-01-01 cs.LG 50%

MS-SSM：一种用于高效序列建模的多尺度状态空间模型

Mahdi Karami, Ali Behrouz, Peilin Zhong, Razvan Pascanu, Vahab Mirrokni

机构 * Google Research（谷歌研究）； Google DeepMind（谷歌DeepMind）

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

AI总结 MS-SSM通过多尺度状态空间模型提升序列建模效率，尤其在长程和分层任务中表现优异。

Comments In Second Conference on Language Modeling (COLM) (2025)