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亚马逊 Alexa 多模态框架筛查认知障碍，准确率 0.76
一篇 arXiv 论文提出基于亚马逊 Alexa 的无接触多模态筛查框架，利用视频、音频和文本信号检测轻度认知障碍（MCI）。参与者完成三项对话任务，多模态融合模型在指令朗读和问答任务上均达到 0.76 准确率，优于单模态模型。研究显示自然交互中的多模态行为线索可区分 MCI 与健康老化，支持向真…
arXiv cs.LG16 天前
#认知障碍检测
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CogDrift-4D：分层多模态建模检测轻度认知障碍
研究构建了跨越 18 个月、七次无脚本多模态交互的行为数据集，并将其形式化为四维张量以保留局部动态与长期变化。提出 CogDrift-4D 分层 4D Transformer 框架，通过会话内疲劳建模与会话间漂移累积双级架构捕捉认知衰退轨迹。在结构化语言交互上检测 MCI 准确率达 0.733，为…
arXiv cs.LG16 天前
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