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Expansion of Sensor Systems and Multi-Source Knowledge Transfer Based on Deep Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种高效的知识转移框架HaKT，旨在解决传感系统在新用户或环境中面临的标记数据不足和设备异构性问题。该框架通过融合多个高质量模型的知识，提升了模型准确性，最高提高16.5%，并节省了39%的通信流量。
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关键要点
- 提出了一种高效的知识转移框架HaKT
- 解决传感系统在新用户或环境中面临的标记数据不足和设备异构性问题
- 通过融合多个高质量模型的知识提升模型准确性
- 模型准确性最高提高16.5%
- 节省了39%的通信流量
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