KDD

Effective and Robust Multimodal Medical Image Analysis

高效且鲁棒的多模态医学图像分析

Joy Dhar, Nayyar Zaidi, Maryam Haghighat

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗帕尔分校） ； Deakin University（德克萨斯大学） ； Queensland University of Technology（昆士兰理工大学） 纠错

AI总结 本文提出MAIL网络，通过高效残差学习和多模态交叉注意力模块，提升多模态医学图像分析的效率与鲁棒性，实现实验性能提升9.34%并降低计算成本78.3%。

Comments Accepted at Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

SIGMUS: Semantic Integration for Knowledge Graphs in Multimodal Urban Spaces

SIGMUS：多模态城市空间中知识图谱的语义整合

Brian Wang, Mani Srivastava

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 SIGMUS通过大型语言模型实现多模态城市数据的自动语义整合，构建知识图谱以连接不同数据源与事件关系。

Comments 9 pages, accepted at UrbComp 2025 KDD 2025