多模态信息融合

Multimodal Sentiment Analysis based on Multi-channel and Symmetric Mutual Promotion Feature Fusion

基于多通道和对称互促特征融合的多模态情感分析

Wangyuan Zhu, Jun Yu

专题命中 通用Image Fusion ：information fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于多通道和对称互促特征融合的多模态情感分析方法，通过增强模态内特征表示和促进模态间信息交互，提升情感识别的准确性和鲁棒性。

Cryogenic Nano-Imaging of Excitons in a Monolayer Semiconductor

极低温下二维半导体单层激子的纳米成像

Anna Roche, Michael R. Koehler, David G. Mandrus, Takashi Taniguchi, Kenji Watanabe, John R. Schaibley, Brian J. LeRoy

专题命中 红外-可见光融合 ：infrared and visible(abstract)

AI总结 该研究利用极低温散射型扫描近场光学显微镜揭示单层MoSe2中纳米级激子分布与无序特性。

M-SEVIQ: A Multi-band Stereo Event Visual-Inertial Quadruped-based Dataset for Perception under Rapid Motion and Challenging Illumination

M-SEVIQ：一种多波段立体事件视觉-惯性四足机器人数据集，用于快速运动和恶劣光照下的感知

Jingcheng Cao, Chaoran Xiong, Jianmin Song, Shang Yan, Jiachen Liu, Ling Pei

机构 * Shanghai Key Laboratory of Navigation & Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（上海导航与基于位置的服务关键实验室，上海交通大学） ； Beijing Aerospace Microsystem and Information Technology Research Institute（北京航天微系统与信息技术研究所） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：sensor fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 M-SEVIQ是一种多波段立体事件视觉-惯性四足机器人数据集，用于快速运动和恶劣光照下的感知研究。

Comments 6 pages, 7 figures

Transparent and Resilient Activity Recognition via Attention-Based Distributed Radar Sensing

通过基于注意力的分布式雷达感知实现透明且稳健的活动识别

Mina Shahbazifar, Zolfa Zeinalpour-Yazdi, Matthias Hollick, Arash Asadi, Vahid Jamali

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

AI总结 本文提出一种基于注意力的分布式雷达感知框架，通过轻量CNN提取局部特征并结合自注意力融合机制，实现高效透明的人体活动识别。

EgoLog: Ego-Centric Fine-Grained Daily Log with Ubiquitous Wearables

EgoLog：基于普及式可穿戴设备的以自我为中心的细粒度日常日志

Lixing He, Bufang Yang, Di Duan, Zhenyu Yan, Guoliang Xing

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

AI总结 EgoLog通过融合音频与IMU数据及LLM推理，实现了基于普及式可穿戴设备的细粒度日常日志识别，提升了场景和活动识别的准确性。