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MESEN：利用多模态数据设计少标签的单模态人体活动识别
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于自监督技术的特征学习方法，应用于无形标签的传感器数据。该方法可用于人类活动识别等领域，通过转化识别任务提供监督信号提取有价值的特征，并在智能手机环境下的无人监督、半监督和迁移学习的情况下实现了与完全监督网络相当甚至更好的性能。该技术可广泛应用于其他领域。
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关键要点
- 提出了一种基于自监督技术的特征学习方法。
- 该方法应用于无形标签的传感器数据。
- 可用于人类活动识别等领域。
- 通过转化识别任务提供监督信号提取有价值的特征。
- 在智能手机环境下实现了与完全监督网络相当甚至更好的性能。
- 该技术可广泛应用于其他领域。
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