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Kyeong Soo Kim
Kyeong Soo Kim
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新型SGP-RI模型支持物联网设备的去中心化室内定位
研究人员开发了一种基于稀疏高斯过程和降维输入（SGP-RI）模型的去中心化室内定位框架。该方法允许物联网（IoT）设备在较小的服务区域内执行实时定位和再训练，并能快速适应不断变化的环境。实验表明，SGP-RI在使用的训练数据不到一半的情况下，可以实现与标准高斯过程相当的定位性能。
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新的半监督学习框架提高了室内Wi-Fi定位精度
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。