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REFIT 提出了一种面向冻结活动识别模型的无标签输入校准方法，通过拟合坐标轴变换族以匹配训练统计数据，从而纠正可穿戴传感器的放置偏移（例如更换佩戴手腕或重新绑紧腕带），在无需重新训练的情况下，性能优于现有的测试时自适应方法。
本文提出了一种用于主动流动控制的新型离线强化学习框架，采用带有点注意力层的传感器位置条件架构来处理变化的传感器配置，从而无需昂贵的在线交互即可实现数据驱动的策略提取。