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UR2M：基于不确定性和资源的嵌入式控制器事件检测
开发了一种新型的基于 MCU 的不确定性感知的事件检测框架，通过应用证据理论实现准确的事件检测和可靠的不确定性估计，提供高效的模型推断、节省能量和内存，并取得明显优于传统不确定性基线方法的结果。
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5 months ago
智能手表和头戴式摄像头的轻量级动作捕捉
通过两个智能手表和一个头戴相机，我们提出了一种轻量级且经济实惠的动作捕捉方法，与使用六个或更多专业级 IMU 设备的现有方法相比，我们的方法更具成本效益和便利性，能够使可穿戴式动作捕捉技术普及化，实现在不同环境中的 3D 全身动作捕捉。同时
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6 months ago
基于 Transformer 的自监督多模态表示学习在可穿戴情感识别中的应用
提出了一种基于多模态数据融合的自监督学习框架，采用时间卷积模态特定编码器和基于 Transformer 的共享编码器实现高效融合，自动分配标签并使用先验任务进行预训练，从而实现 generalized 的多模态表示，最终在各种情感识别任务中
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a year ago
KDD
利用手腕佩戴可穿戴设备的加速度进行在线心率预测
本研究探讨使用手腕佩戴式可穿戴设备从加速度中预测心率，通过能量高效的加速度计实现较大的节能，同时使用在线方法了解心率变化以及患者康复，结果显示我们的方法可以在较少使用心率传感器（例如样本的 20.25%）的情况下实现良好的预测性能（如 2.
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6 years ago
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