本研究提出了一种理论框架，解决多源迁移学习中的数据稀缺问题，优化样本需求。开发的OTQMS算法在准确性和数据效率上显著优于现有方法。

本研究提出了一种新的样本复杂度，显著降低了在近似差分隐私下学习高斯混合模型的样本需求，尤其在高维情况下。