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本文介绍了概念集成Transformer（CIT），该模型利用大型语言模型进行概念监督，以在小规模队列健康研究中从移动传感数据中实现准确且可解释的预测。
提出物理自监督学习，一种用于无标签IMU传感的自编码器范式，该范式用基于物理的解码器替换神经解码器，在无人工标签的情况下，在跟踪和动作捕捉任务中实现高达5倍的误差减少。