多模态大模型

From Manuals to Maintenance: Fine-Tuning MedGemma for Multi-Modal Imaging System Support in Low-Resource Settings

从手册到维护：在低资源场景中微调MedGemma以提供多模态成像系统支持

Bernes Lorier Atabonfack, Zion Kongbi Nfo, Ahmed Tahiru Issah, Tolulope Olusuyi, Clemence Ingabire, Mohammed Hardi Abdul Baaki, Mawuli Deku, Abdulrazaq Zubair, Alyasaa Anas, Raymond Confidence, Maruf Adewole, Udunna C. Anazodo

机构 * Carnegie Mellon University Africa（非洲卡内基梅隆大学） ； IngenziAI（因根齐人工智能公司） ； Federal University of Health Sciences Azare（阿扎雷联邦健康科学大学） ； University of Maiduguri Teaching Hospital（迈杜古里大学教学医院） ； Lawson Health Research Institute（劳森健康研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对中低收入国家医疗设备维护难题，研究人员构建INGENZI_DatasetV1数据集，用QLoRA微调MedGemma-4b-it模型，使维修问答指标大幅提升，为低资源场景AI辅助医疗维护奠定基础。

Comments Accepted at the AFRICAI 2026 Workshop, a satellite event at MICCAI 2026. To appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

FM$^2$: Unified Federated Foundation Models for Heterogeneous Multimodal Medical Imaging

FM$^2$：用于异构多模态医学成像的统一联邦基础模型

Shengchao Chen, Ting Shu

机构 * School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； Australian AI Institute, University of Technology Sydney（悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对医学成像基础模型构建中隐私与任务统一问题，提出FM$^2$框架，通过从头训练核心主干、结合预训练编码器、配备双混合专家模块及正则化器，并引入字幕增强学习，实现跨模态泛化，优于现有联邦基线。

Comments Accepted by ACM MM 2026 (Main Track): the 34th ACM International Conference on Multimedia

LLM-Empowered Multimodal Fusion Framework for Autonomous Driving: Semantic Enhancement and Channel-Adaptive Design

LLM赋能的自动驾驶多模态融合框架：语义增强与信道自适应设计

Wen Wang, Yaping Sun, Yejun He, Hao Chen, Zhiyong Chen, Xiaodong Xu, Nan Ma, Shuguang Cui

机构 * National Natural Science Foundation of China（国家自然科学基金） ； Shenzhen Natural Science Foundation（深圳市自然科学基金） ； Shenzhen Key Laboratory Evaluation（深圳市重点实验室评估） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出LM-SCIP框架，以LLM为核心推理中枢，通过信道自适应语义模块动态融合视觉与雷达特征，实现低信噪比下的视觉主导回退和高信噪比下的协同融合，在nuScenes和VIRAT数据集上显著提升定位精度。

Comments 6 pages, 4 figures. Accepted by 2026 IEEE 37th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC)

DroneShield-AI: A Multi-Modal Sensor Fusion Framework for Real-Time Autonomous Drone Threat Detection, Behavioral Intent Classification, and Swarm Intelligence in Contested Airspace

DroneShield-AI：一种用于受争议空域中实时自主无人机威胁检测、行为意图分类和群体智能的多模态传感器融合框架

Marius Bayizere

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出DroneShield-AI框架，集成RF信号分类、声学检测、YOLOv8视觉检测等六层处理，通过行为意图分类引擎（BICE）实现六类威胁分类并提前30秒预警，以及图神经网络群体智能模块（GNN-SIM）分析多无人机编队，在低成本硬件上达到96.1%检测精度和142ms延迟。

Comments 23 pages, 6 figures, 11 tables. Code available at https://github.com/bayizeremarius/DroneShield-AI

Learning to Predict Middle-Layer Attention in MLLMs for Visual Token Prunin

学习在多模态大语言模型（MLLMs）中预测中间层注意力以进行视觉token剪枝

Yuyao Sun, Tao Deng, Shuang Li, Deqing Wang, Hao Geng, Minjun Yu

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究针对MLLMs视觉token剪枝的固定层非最优及计算成本高的问题，提出MAP方法，实现仅保留5.56%视觉token时维持97.5%性能，获3.09倍端到端加速。

CIGTSurv: Clinical Information Guided Tri-modal Survival Prediction with Local Prototype Association and Global Feature Alignment

CIGTSurv：结合局部原型关联与全局特征对齐的临床信息引导三模态生存预测

Jing Dai, Qibin Zhang, Weiwei Zhou, Mingde Xu, Jingsong Liu, Jingdong Zhang, Hongming Xu

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本研究针对临床信息未充分利用及多模态异质性问题，提出CIGTSurv框架，结合局部原型关联与全局特征对齐机制，在五个TCGA癌症队列上取得生存预测SOTA性能。

Comments Accepted at MICCAI 2026

Decoupling Language Guidance from Backbones for Text-Guided Medical Segmentation

用于文本引导医学分割的骨干网络与语言引导解耦

Yungeng Liu, Xuanzi Fang, Haijin Zeng, Qi Dai, Yongyong Chen

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； NingBo No.2 Hospital（宁波第二医院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对文本引导医学分割中模型组件紧密耦合问题，提出可转移骨干层次适配器框架BTHA，通过稳定特征级接口、分层监督策略和自适应门控语义引导适配器，有效提升分割效果且计算开销适度。

SpaR3D-MoE: Adaptive 3D Spatial Reasoning from Sparse Views Meets Geometry-Inductive Mixture-of-Experts

SpaR3D-MoE：来自稀疏视图的自适应3D空间推理与几何归纳专家混合模型

Haida Feng, Hao Wei, Haolin Wang, Shiwei Li, Chade Li, Yihong Wu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； YUKUN Intelligent World（宇琨智能世界） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对多模态大语言模型在2D与3D表征差距问题，提出SpaR3D-MoE框架，通过自适应时空采样和几何归纳专家混合模型，从稀疏RGB输入实现自适应空间推理，在多个实验中取得最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

Combating Textual Noise and Redundancy: Entropy-Aware Dense Visual Token Pruning

对抗文本噪声与冗余：熵感知的密集视觉令牌剪枝

Xuehui Wang, Xuankun Yang, Wei Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出熵感知密集剪枝（EADP）框架，通过熵过滤文本噪声并利用子模最大化选择令牌，在严格预算下保留细粒度视觉线索，提升VLM精度-效率权衡。

Comments Accepted to ECCV 2026

Learning When to Listen: Gated Affect Fusion for Human Motion Prediction

学习何时倾听：用于人体运动预测的门控情感融合

Jingni Huang

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出门控情感变换器（GAT）动态调节跨模态信息流，解决无约束视频中情感特征与姿态融合的噪声问题，证明面部情感仅在短中期（如30帧）提供有限预测线索。

LOPA: Enhancing Spoken Language Assessment via Latent Ordinal Prototype Alignment

LOPA：通过潜在序数原型对齐增强口语评估

Hong-Yun Lin, Fu-An Chao, Bi-Cheng Yan, Berlin Chen

机构 * National Taiwan Normal University（国立台湾师范大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.MM

AI总结 提出LOPA正则化器，在潜在空间施加序数几何先验，结合SALR自适应提取Whisper编码器多层表示，以0.361 RMSE媲美十亿参数系统，无需LLM微调。

Propagating Structural Guidance: Synthesizing Fluorescein Angiography from Fundus Images and Sparse OCT Scans

传播结构引导：从眼底图像和稀疏OCT扫描合成荧光素血管造影

Tengfei Ma, Ruiqi Wu, Chenran Zhang, Ye Geng, Na Su, Xiangyuan Duanmu, Tao Zhou, Yi Zhou, Wen Fan

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室） ； Tianyuan Honors School, Nanjing Medical University（南京医科大学天元荣誉学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Department of Ophthalmology, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University（南京医科大学第一附属医院眼科） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出从彩色眼底照片（CFP）和稀疏OCT扫描合成荧光素血管造影（FFA）的框架，通过空间对齐跨模态融合和令牌级对比学习，实现非侵入性FFA合成，提升下游诊断性能。

Comments Accepted to MICCAI 2026 (Early Accept)

Focus When Necessary: Adaptive Routing and Collaborative Grounding for Training-Free Visual Grounding

必要时聚焦：用于无训练视觉定位的自适应路由与协作定位

Yifan Wang, Peiming Li, Shiyu Li, Zhiyuan Hu, Xiaochen Yang, Wenming Yang, Yang Tang, Zheng Wei

机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出LazyMCoT动态框架，通过自适应路由评估不确定性，对简单查询跳过处理，对困难样本利用协作定位模块进行两阶段精炼，在提升推理精度的同时降低平均推理延迟。

ChemFusion: A Multimodal Cross-Attention Network for Reaction Yield Prediction

ChemFusion：用于反应产率预测的多模态交叉注意力网络

Qiwei Han, Chi Zhou

机构 * Duke University（杜克大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title)

AI总结 研究过渡金属催化反应产率预测难题，提出ChemFusion多模态交叉注意力网络，融合电子特征与3D原子坐标，用交叉注意力机制，在交叉偶联库基准测试中性能出色，还能自主学习识别和惩罚空间位阻，提供物理可解释性。

Comments 10 pages, 4 figures, 2 tables

Exploring Image-Text Alignment for Radio Galaxy Morphologies

探索射电星系形态的图像-文本对齐

Erica Lastufka, Mariia Drozdova, Svyatoslav Volosynovskiy

专题命中 多模态训练与对齐 ：image-text(title)

AI总结 研究射电星系图像与文本描述的对齐，利用MiraBest数据集及SigLIP-2模型，经特定提示生成描述并评估。结果显示基于描述的星系分类与图像类似，微调改善局部连贯性，此为射电星系形态研究提供新方法。

Comments Accepted at the AI in Science (AIS) Conference 2025

A Unified Multi-Modal Sensing and Active-Stabilization Framework for Autonomous IoT Nodes in Connectivity-Denied Environments: From Perimeter Sentinel to High-Value Cargo Protection

用于连接受限环境中自主物联网节点的统一多模态传感与主动稳定框架：从周边哨兵到高价值货物保护

Naahi Mumtaj Rihan

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title)

AI总结 探讨连接受限环境下自主物联网节点需求，提出广义节点架构，扩展其传感与通信模态，通过复合风险指数耦合遥测与地理信息系统，统一两种部署模式并给出分析与实例。

SurgAM: Surgical Affordance Map Prediction with Multimodal Feature Fusion for Robot Autonomy

SurgAM：用于机器人自主的多模态特征融合手术能力地图预测

Lei Song, Yonghao Long, Mengya Xu, Jiayi Geng, Xiuyuan Chen, Qi Dou

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Thoracic Surgery, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸外科） ； Thoracic Oncology Institute, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸部肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究组） ； Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University（北京大学先进临床医学院） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院肺癌大数据创新应用北京市重点实验室） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title)

AI总结 研究如何通过视觉数据识别手术可操作区域，提出自适应特征融合框架、分层提示学习机制和场景引导注意力解码器，建立新数据集验证，在真实模型上验证框架对下游自动化的适用性。

Comments ICRA 2026

Sensor-Stack Limits on Contactless In-Bed Body Position: A 20-Subject Multimodal Radar + Thermal LOSO Characterization

传感器堆栈对非接触式床上身体位置的限制：20名受试者多模态雷达+热成像LOSO表征

Dovy Paukstys

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title)

AI总结 通过20名受试者的多模态雷达与热成像数据，研究非接触式床上体位推断的传感器表示限制，发现融合雷达与热成像的Logistic回归在床内/外分类中达到0.871中位平衡准确率，但俯卧检测性能不足（召回率0.50，精确率0.41），指出原始距离-FFT访问是下一步硬件实验方向。

Comments 11 pages, 3 figures, 6 tables

PEA-DPO: Perception-Enhanced Alignment Direct Preference Optimization for MLLMs Alignment

PEA-DPO：用于多模态大语言模型对齐的感知增强型直接偏好优化

Jiawei Feng, Jiancan Wu, Xingyu Zhu, Junkang Wu, Xiang Wang, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 针对多模态大语言模型偏好优化存在的视觉不敏感性问题，提出PEA-DPO框架，利用视觉偏好信号缓解该问题，提升多模态对齐效果并减少幻觉。

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), November 10--14, 2026, Rio de Janeiro, Brazil

REChart: Reasoning-Efficient Chart Editing with Large Reasoning Models

REChart：基于大型推理模型的推理高效图表编辑方法

Yuanbang Liu, Chenxi Ruan, Yihan Hou, Qiong Luo, Wei Zeng

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 REChart是两阶段训练框架，通过过程级监督提升图表编辑的保真度与推理效率，在两个基准上实现同规模开源模型最优性能，推理token用量降低79.0%。

Modality-Invariant Coarse-to-Fine Retinal Image Registration

模态无关的由粗到细视网膜图像配准

Bo Wen, Nehal Nailesh Mehta, Melanie Tran, Dirk-Uwe Bartsch, William Freeman, Truong Nguyen

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有视网膜配准方法依赖模态的局限，提出可泛化的两阶段模态无关框架，含稀疏特征匹配模型与MI-RAFT网络，在多模态视网膜图像配准中性能优于现有方法。

Comments This paper is a submission to IEEE Transactions on Image Processing (TIP-40498-2026)

Does the Heart Show Your Pain? Tackling the X-ITE Pain Challenge with Self-Supervised ECG Representation Learning

心脏能反映你的疼痛吗？用自监督心电表示学习应对X-ITE疼痛挑战赛

Dominika Kunc, Przemysław Kazienko, Stanisław Saganowski

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对X-ITE疼痛挑战赛，结合自监督心电表示学习与多模态预训练，分析疼痛识别中的心电信号特性，为可穿戴疼痛监测提供了基础。

Comments 5 pages, 3 Figures, 1 Table, appear in the Proceedings of the 13th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW 2025)

MINT: A Universal Zero-Shot Predictor for Transaction Data

MINT：一种用于交易数据的通用零样本预测器

Parameswaran Kamalaruban, Viktor Drobnyi, Maeve Madigan, Julia Rozanova, David Sutton, Stuart Burrell

机构 * Visa Inc.（维萨公司） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出通用零样本预测框架MINT，通过轻量级嵌入注入等技术连接交易序列编码器与LLM，在交易预测问答任务中性能领先且资源消耗更低，证实紧凑交易嵌入更具优势。

ProFocus: Interpreting Affective Experience in Artistic Images with Progressive Visual Focusing

ProFocus：通过渐进式视觉聚焦解释艺术图像中的情感体验

Zhiyan Zhang, Zicheng Yan, Jianqi Chen, Peipei Song, Shanshan Wang, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究针对现有方法无法捕捉艺术情感细微线索的问题，提出ProFocus框架，通过层级艺术评论家与渐进式提示融合模块，在ArtEmis数据集上实现了更优的情感识别与解释性能。

DistMoE: Private-data Rehearsal-free Routing in Mixture-of-Experts for Distributed Instruction Tuning

DistMoE：用于分布式指令调优的混合专家模型中无需私有数据排练的路由机制

Mainak Singha, Niccolò Biondi, Elisa Ricci, Subhankar Roy

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯塞勒基金会） ； University of Bergamo（贝加莫大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型分布式私有数据场景，提出DistMoE混合专家方法，通过公共锚定专家组合阶段实现无需排练的路由，在视觉-语言基准上取得灵活复用与适配的竞争力性能。

VLZip: Unified Visual and Textual Compression for Interleaved Long-Context Modeling

VLZip：用于交错长上下文建模的统一视觉与文本压缩方法

Yuqi Zhang, Cheng Chen, Yuyu Guo, Wenjie Yang, Lingchen Meng, Peng Di, Hang Yu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VLZip 是统一视觉与文本压缩的框架，通过提炼软前缀缩短注意力序列，在长上下文多模态推理上性能领先，支持超大规模 token 处理，为长上下文多模态 AI 建立新高效标准。

PaDoc: Layout-Grounded Parallel Decoding for Document Parsing

PaDoc：基于布局的文档并行解码方法

Hao Yu, Jiabo Zhan, Kang Liu, Linnan Zhao, Dongxu Yue, Rui Chen, Jinglin Wang, Chong Sun, Chen Li, Jing Lyu, Chun Yuan

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出PaDoc，一种基于布局的文档并行解码解析器，在OmniDocBench Full数据集上取得优异性能，且在A800 GPU上显著提升端到端文档解析的吞吐量并降低延迟。

URNet: A Unified Reparameterized Network for Efficient RGB-D Semantic Segmentation

URNet：用于高效RGB-D语义分割的统一重参数化网络

Guoan Xu, Zhengxue Wang, Yang Xiao, Ligeng Chen, Guangwei Gao, Dongchen Zhu

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Honor Device Co., Ltd.（荣耀终端有限公司） ； Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, CAS（中国科学院上海微系统与信息技术研究所） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有RGB-D语义分割方法的不足，提出URNet，通过单编码器实现多模态特征提取与跨模态融合，采用RepBlock、LGA和PMD，在多基准上达到最优性能且高效。

Comments ACM MM 2026

CRIL-U-Net: Compact Ratio-Interaction Learning for Focal Cortical Dysplasia Segmentation from T1w and FLAIR MRI

CRIL-U-Net：用于从T1w和FLAIR MRI中分割局灶性皮质发育不良的紧凑比率交互学习网络

Soumen Ghosh, Amit Soni Arya, Tilottama Goswami, Subhojit Mandal, John Phamnguyen, Rajat Vashistha

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对II型局灶性皮质发育不良MRI自动分割难题，提出CRIL-U-Net模型，在85例患者与25例对照的五折交叉验证中，其性能显著优于传统及注意力型U-Net。

MoRAL: Sensor-Grounded BEV Reasoning for Compact VLMs toward Edge-Oriented Autonomous Driving

MoRAL：面向边缘自动驾驶的紧凑型视觉语言模型的传感器接地鸟瞰图推理

Ambarish Govindarajulu Kaliamurthi, Kaikai Liu

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 MoRAL是一种两阶段微调流水线，指导Cosmos-Reason2-2B基于物理编码的BEV表示进行驾驶决策，在参数仅为零样本基准四分之一的情况下，在8类驾驶问题中7类胜出，紧急制动召回率提升至47.8%，可在消费级8GB GPU高效运行。

Comments 7 pages, 5 figures, 6 tables. Accepted to the 14th IEEE International Conference on Intelligent Mobile Computing (IEEE IMC 2026), Fukuoka, Japan, July 27-30, 2026