本研究提出UPC-SC方法，旨在解决半监督领域泛化中的训练与测试数据分布差异，充分利用低置信度无标签样本，显著提升模型性能，缩小领域间差距。

Unlocking the Potential of Unlabeled Data in Semi-Supervised Domain Generalization
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