多模态融合
2 条- 01CATF:面向上下文感知时间序列预测的管理者-工作者框架
提出CATF框架,通过动态上下文路由替代人工分区或软门控,提升多源时序预测精度与可解释性。
- 02在语言空间中整合异构超声心动图AI输出:基于监督大语言模型的可学习晚期融合
利用监督式LLM构建晚期融合模块,直接聚合多视角/多目标超声AI模型原始输出,在医学影像诊断中提升泛化性。
提出CATF框架,通过动态上下文路由替代人工分区或软门控,提升多源时序预测精度与可解释性。
利用监督式LLM构建晚期融合模块,直接聚合多视角/多目标超声AI模型原始输出,在医学影像诊断中提升泛化性。