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HB-PVI 是一个层次贝叶斯框架，通过平衡收益和成本来优化复杂活动识别中的个性化决策，展示了一种群体优先的部署策略可以在保持性能的同时减少标注成本。
提出了一种分层贝叶斯框架，用于从多个稀疏、含噪声的数据集中对动力系统进行元学习，利用基于梯度的MCMC与嵌入的ODE求解器，对共享参数和数据集特定参数进行高效的后验推断。