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物理启发的多任务预训练用于改善基于惯性传感器的人类活动识别
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于物理知识的多任务预训练框架（PIM），通过自监督学习提高人类活动识别的准确性和F1分数。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，展现出显著的性能提升潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于物理知识的多任务预训练框架（PIM）。
- 该框架通过自监督学习提高人类活动识别的准确性和F1分数。
- 实验结果显示，该方法在多个数据集上优于现有技术。
- 该方法展现出在少量带标签样本中显著的性能提升潜力。
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