医学 AI

Efficient Unsupervised Domain Adaptation Regression for Spatial-Temporal Sensor Fusion

高效无监督领域适应回归用于空间-时间传感器融合

Keivan Faghih Niresi, Ismail Nejjar, Olga Fink

机构 * Intelligent Maintenance and Operations Systems Laboratory, EPFL（智能维护与操作系统实验室，瑞士联邦理工学院） 纠错

专题命中 健康监测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文提出一种针对回归任务的高效无监督领域适应方法，通过整合空间-时间图神经网络和源目标域扰动逆Gram矩阵对齐，实现无标注数据下的可扩展领域适应，验证于空气质量监测和EEG信号重建任务，取得最佳性能。

Comments Accepted to IEEE Internet of Things Journal

CLIP-guided Diffusion Model for Backdoor Generation in Sensor-based Human Activity Recognition

基于CLIP引导的扩散模型在传感器人体活动识别中的后门生成

Toby Briston, Illya Kosyk, Kuniyih S

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出IMU-DM-CLIP方法，利用扩散模型生成带后门的合成数据，以10%注入率和10%引导数据成功攻击HAR模型。