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本文介绍AURA，一个多模态电子邮件威胁检测系统，它使用自适应不确定性路由来分析电子邮件内容和URL，实现对演变的对抗攻击的鲁棒泛化。
本研究利用语音和语言的多模态分析来识别老年人孤独感的预测因素，表明一个综合模型优于仅文本或仅音频的方法。
本文使用多模态特征（声学、面部、轮流说话）分析自发性双人Zoom对话，以识别对话成功感知的标记，发现语音和面部运动的协调与更高的互动质量相关。