data-fusion

本文提出了一种框架，用于将来自通用知识图谱的语义知识集成到时空交通预测模型中，通过提供超越物理连接性的上下文信息，以提高预测准确性和可解释性。

ACE-EGO-0是一个统一的视觉-语言-动作预训练框架，利用第一人称人类视频和机器人轨迹，通过可靠性感知训练目标，在具身AI基准上达到了最先进水平。

本文提出了CL-DMDF，一种基于对比学习和双维度注意力机制的动态多模态数据融合模型，用于处理缺失模态并提升判别学习能力。