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一个面向边缘设备(MCU)的开源端到端机器学习平台，简化数据标注与部署流程，具备时间序列传感器数据的自动标注器和用于数据洞察的聊天机器人。

StepFM是一个基础模型，仅使用计步器数据进行广谱健康预测，为高频传感器模型提供了保护隐私且可扩展的替代方案。

Forgis Labs 提出了一系列针对工业场景中时间序列传感器数据的基础模型，已有五篇论文被 ICML 2026 研讨会接收，能够从原始传感器流实现事件预测和自然语言解释。

谷歌研究人员提出SensorFM，这是一个基础模型，在来自500万人的超过1万亿分钟未标记可穿戴数据上进行训练，学习通用生理模式，并在35项健康预测任务中的34项上优于人工设计的特征。