本文探讨了在源域有充足标签数据而目标域仅有稀缺标签数据的情况下，开发转移学习算法的有效性。研究提出了鲁棒优化和自适应迁移学习等多种方法，以提高模型在分布偏移下的性能。实验结果表明，所提算法在预测误差和解释性方面优于现有方法，能够有效处理高维环境中特征维度大于样本大小的情况。

TransFusion是一种基于扩散和变换器的生成模型，能够生成高质量的时间序列数据，并在多项评估中优于现有方法。该模型通过长跳连接和离散余弦变换改善运动序列建模，适用于自动驾驶中的数据融合和异常检测，展现出强大的性能。