研究人员开发了一种新的半监督学习（SSL）框架，用于使用Wi-Fi RSSI指纹进行室内定位。该框架基于均值教师模型，有效地利用标记和未标记数据来提高准确性和泛化能力。它解决了数据收集耗时和动态环境性能下降等挑战。与传统的监督学习方法相比，所提出的方法在定位误差方面有了显著的降低。 AI
影响 通过利用未标记数据，提高了室内定位系统的准确性和效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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