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本文提出了一种覆盖感知的虚拟IMU增强框架，以解决人类活动识别中的数据稀缺问题，通过生成和选择合成传感器数据来提高有限标注数据下的模型性能。
介绍了一种利用合成数据进行蒸馏的金融情感分析框架，将知识从大型教师模型迁移到紧凑学生模型，并采用基于聚类的种子选择方法实现高效的低资源领域适应。