多模态信息融合

Symmetry-Aware Fusion of Vision and Tactile Sensing via Bilateral Force Priors for Robotic Manipulation

通过双侧力先验实现视觉与触觉感知的对称感知融合用于机器人操作

Wonju Lee, Matteo Grimaldi, Tao Yu

机构 * DexAI, Emergent Business Unit, Analog Devices Inc.（DexAI，新兴业务部，安森通公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于双侧力先验的跨模态Transformer，通过结构化注意力机制实现视觉与触觉融合，在机器人操作中实现了96.59%的插入成功率，展示了触觉感知的重要性及物理启发正则化的有效性。

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Hierarchical Audio-Visual-Proprioceptive Fusion for Precise Robotic Manipulation

层次化音频-视觉-本体感知融合用于精确机器人操作

Siyuan Li, Jiani Lu, Yu Song, Xianren Li, Bo An, Peng Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出层次化多模态融合框架，通过整合音频、视觉和本体感知信息，提升机器人精确操作性能。

EmoLoom-2B: Fast Base-Model Screening for Emotion Classification and VAD with Lexicon-Weak Supervision and KV-Off Evaluation

EmoLoom-2B：基于词典弱监督和KV-Off评估的快速基础模型筛选用于情感分类和VAD预测

Zilin Li, Weiwei Xu, Xuanbo Lu, Zheda Liu

机构 * Zheda Liu（2 刘智达） 纠错

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

AI总结 EmoLoom-2B通过词典弱监督和KV-Off评估，快速筛选出适用于情感分类和VAD预测的基础模型。

Comments This paper presents an initial and self-contained study of a lightweight screening pipeline for emotion-aware language modeling, intended as a reproducible baseline and system-level design reference. This latest version corrects and updates certain personal information

SWIFT: Mapping Sub-series with Wavelet Decomposition Improves Time Series Forecasting

SWIFT：基于小波分解的子序列映射提升时间序列预测

Wenxuan Xie, Fanpu Cao

机构 * South China University of Technology, Guangzhou, China（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 SWIFT通过小波分解和轻量级结构提升长期时间序列预测的效率与性能。