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本文将室内无线电地图估计表述为协同上下文学习问题，并提出了 Poly-Ripple 框架。在该框架中，多个客户端无需更新模型，即可使用大型自回归视觉模型，通过波纹顺序自回归建模和重要性感知聚合，实现优于上下文学习（ICL）基线的性能。
提出EA-RMENet，一种用于无线电地图估计的深度学习模型，采用EfficientNetB5编码器、注意力门控跳跃连接和ASPP，实现了高精度与高效率。