由于无频率，隐私保护和RF信号的广泛覆盖性质，设备自由人的手势识别已得到赞誉。然而，在应用于新域时，从特定域收集的数据训练以识别的神经网络模型受到显着的性能下降。为了解决这一挑战，我们通过有效使用未标记的目标域数据，为设备免费手势识别提出了无监督的域适应框架。具体而言，我们使用伪标签和一致性正则化，并在目标域数据上进行详细设计，以生成伪标签并对齐目标域的实例特征。然后，我们通过随机擦除输入数据来设计两个数据增强方法以增强模型的稳健性。此外，我们应用置信控制约束来解决过度频繁问题。我们对公共WiFi数据集和公共毫米波雷达数据集进行了广泛的实验。实验结果表明了所提出的框架的优越效果。

使用毫米波（MMWAVE）信号的人类手势识别提供有吸引力的应用，包括智能家居和车载界面。虽然现有的作品在受控设置下实现有前途的性能，但实际应用仍然有限，因为需要密集数据收集，适应新域时的额外培训努力（即环境，人员和地点）和实时识别的表现不佳。在本文中，我们提出了Di-Gesture，一个独立于域和实时MMWAVE手势识别系统。具体地，我们首先导出与具有空间时间处理的人体手势对应的信号变化。为了增强系统的稳健性并减少数据收集工作，我们根据信号模式与手势变化之间的相关性设计数据增强框架。此外，我们提出了一种动态窗口机制来自动且准确地执行手势分割，从而能够实时识别。最后，我们建立了一种轻量级神经网络，以从用于手势分类的数据中提取空间信息。广泛的实验结果表明，Di-Gesture分别为新用户，环境和地点的平均精度为97.92％，99.18％和98.76％。在实时场景中，Di-Gesutre的准确性达到97％以上，平均推断时间为2.87ms，这表明了我们系统的优越稳健性和有效性。

近年来，由渠道状态信息（CSI）启用了基于WiFi的智能人类传感技术（CSI）。但是，在不同的环境中部署时，基于CSI的传感系统会遭受性能降解。现有作品通过使用新环境中的大量未标记的高质量数据来通过域的适应来解决这一问题，这在实践中通常不可用。在本文中，我们提出了一种新颖的增强环境不变的鲁棒wifi wifi识别系统，名为Airfi，该系统从新的角度涉及环境依赖问题。 Airfi是一个新颖的领域泛化框架，无论环境如何，都可以学习CSI的关键部分，并将模型推广到看不见的场景，不需要收集任何数据以适应新环境。 Airfi从几个培训环境环境中提取了共同的功能，并最大程度地减少了它们之间的分布差异。该功能将进一步增强，以使环境更强大。此外，可以通过几次学习技术进一步改进该系统。与最先进的方法相比，Airfi能够在不同的环境环境中工作，而无需从新环境中获取任何CSI数据。实验结果表明，我们的系统在新环境中保持强大，并优于比较系统。

半监督域适应（SSDA）是一种具有挑战性的问题，需要克服1）以朝向域的较差的数据和2）分布换档的方法。不幸的是，由于培训数据偏差朝标标样本训练，域适应（DA）和半监督学习（SSL）方法的简单组合通常无法解决这两个目的。在本文中，我们介绍了一种自适应结构学习方法，以规范SSL和DA的合作。灵感来自多视图学习，我们建议的框架由共享特征编码器网络和两个分类器网络组成，用于涉及矛盾的目的。其中，其中一个分类器被应用于组目标特征以提高级别的密度，扩大了鲁棒代表学习的分类集群的间隙。同时，其他分类器作为符号器，试图散射源功能以增强决策边界的平滑度。目标聚类和源扩展的迭代使目标特征成为相应源点的扩张边界内的封闭良好。对于跨域特征对齐和部分标记的数据学习的联合地址，我们应用最大平均差异（MMD）距离最小化和自培训（ST）将矛盾结构投影成共享视图以进行可靠的最终决定。对标准SSDA基准的实验结果包括Domainnet和Office-Home，展示了我们对最先进的方法的方法的准确性和稳健性。

为了将训练有素的模型直接概括为看不见的目标域，域概括（DG）是一种新提出的学习范式，引起了很大的关注。以前的DG模型通常需要在训练过程中观察到的源域中的足够数量的带注释的样品。在本文中，我们放宽了有关完全注释的要求，并研究了半监督域的概括（SSDG），在训练过程中，只有一个源域与其他完全未标记的域一起完全注释。由于要解决观察到的源域之间的域间隙和预测看不见的目标域之间的挑战，我们提出了一个通过关节域吸引的标签和双分类器的新型深框架，以产生高质量的伪标记。具体来说，为了预测域移位下的准确伪标记，开发了一个域吸引的伪标记模块。此外，考虑到概括和伪标记之间的目标不一致：前者防止在所有源域上过度拟合，而后者可能过分适合未标记的源域，以高精度，我们采用双分类器来独立执行伪标记和域名，并在训练过程中执行伪造域通用化。 。当为未标记的源域生成准确的伪标记时，将域混合操作应用于标记和未标记域之间的新域，这对于提高模型的通用能力是有益的。公开可用的DG基准数据集的广泛结果显示了我们提出的SSDG方法的功效。

受益于从特定情况（源）收集的相当大的像素级注释，训练有素的语义分段模型表现得非常好，但由于大域移位而导致的新情况（目标）失败。为了缓解域间隙，先前的跨域语义分段方法始终在域对齐期间始终假设源数据和目标数据的共存。但是，在实际方案中访问源数据可能会引发隐私问题并违反知识产权。为了解决这个问题，我们专注于一个有趣和具有挑战性的跨域语义分割任务，其中仅向目标域提供训练源模型。具体地，我们提出了一种称为ATP的统一框架，其包括三种方案，即特征对准，双向教学和信息传播。首先，我们设计了课程熵最小化目标，以通过提供的源模型隐式对准目标功能与看不见的源特征。其次，除了vanilla自我训练中的正伪标签外，我们是第一个向该领域引入负伪标签的，并开发双向自我训练策略，以增强目标域中的表示学习。最后，采用信息传播方案来通过伪半监督学习进一步降低目标域内的域内差异。综合与跨城市驾驶数据集的广泛结果验证\ TextBF {ATP}产生最先进的性能，即使是需要访问源数据的方法。

深度学习模型的最新发展，捕捉作物物候的复杂的时间模式有卫星图像时间序列（坐在），大大高级作物分类。然而，当施加到目标区域从训练区空间上不同的，这些模型差没有任何目标标签由于作物物候区域之间的时间位移进行。为了解决这个无人监督跨区域适应环境，现有方法学域不变特征没有任何目标的监督，而不是时间偏移本身。因此，这些技术提供了SITS只有有限的好处。在本文中，我们提出TimeMatch，一种新的无监督领域适应性方法SITS直接占时移。 TimeMatch由两个部分组成：1）时间位移的估计，其估计具有源极训练模型的未标记的目标区域的时间偏移，和2）TimeMatch学习，它结合了时间位移估计与半监督学习到一个分类适应未标记的目标区域。我们还引进了跨区域适应的开放式访问的数据集与来自欧洲四个不同区域的旁边。在此数据集，我们证明了TimeMatch优于所有竞争的方法，通过11％的在五个不同的适应情景F1-得分，创下了新的国家的最先进的跨区域适应性。

最近的智能故障诊断（IFD）的进展大大依赖于深度代表学习和大量标记数据。然而，机器通常以各种工作条件操作，或者目标任务具有不同的分布，其中包含用于训练的收集数据（域移位问题）。此外，目标域中的新收集的测试数据通常是未标记的，导致基于无监督的深度转移学习（基于UDTL为基础的）IFD问题。虽然它已经实现了巨大的发展，但标准和开放的源代码框架以及基于UDTL的IFD的比较研究尚未建立。在本文中，我们根据不同的任务，构建新的分类系统并对基于UDTL的IFD进行全面审查。对一些典型方法和数据集的比较分析显示了基于UDTL的IFD中的一些开放和基本问题，这很少研究，包括特征，骨干，负转移，物理前导等的可转移性，强调UDTL的重要性和再现性 - 基于IFD，整个测试框架将发布给研究界以促进未来的研究。总之，发布的框架和比较研究可以作为扩展界面和基本结果，以便对基于UDTL的IFD进行新的研究。代码框架可用于\ url {https:/github.com/zhaozhibin/udtl}。

虽然在许多域内生成并提供了大量的未标记数据，但对视觉数据的自动理解的需求高于以往任何时候。大多数现有机器学习模型通常依赖于大量标记的训练数据来实现高性能。不幸的是，在现实世界的应用中，不能满足这种要求。标签的数量有限，手动注释数据昂贵且耗时。通常需要将知识从现有标记域传输到新域。但是，模型性能因域之间的差异（域移位或数据集偏差）而劣化。为了克服注释的负担，域适应（DA）旨在在将知识从一个域转移到另一个类似但不同的域中时减轻域移位问题。无监督的DA（UDA）处理标记的源域和未标记的目标域。 UDA的主要目标是减少标记的源数据和未标记的目标数据之间的域差异，并在培训期间在两个域中学习域不变的表示。在本文中，我们首先定义UDA问题。其次，我们从传统方法和基于深度学习的方法中概述了不同类别的UDA的最先进的方法。最后，我们收集常用的基准数据集和UDA最先进方法的报告结果对视觉识别问题。

无监督的域适应（UDA）旨在将标记的源分布与未标记的目标分布对齐，以获取域不变预测模型。然而，众所周知的UDA方法的应用在半监督域适应（SSDA）方案中不完全概括，其中来自目标域的少数标记的样本可用。在本文中，我们提出了一种用于半监督域适应（CLDA）的简单对比学习框架，该框架试图在SSDA中弥合标记和未标记的目标分布与源极和未标记的目标分布之间的域间差距之间的域间隙。我们建议采用类明智的对比学学习来降低原始（输入图像）和强大增强的未标记目标图像之间的域间间隙和实例级对比度对准，以最小化域内差异。我们已经凭经验表明，这两个模块相互补充，以实现卓越的性能。在三个众所周知的域适应基准数据集中的实验即Domainnet，Office-Home和Office31展示了我们方法的有效性。 CLDA在所有上述数据集上实现最先进的结果。

半监督域适应性（SSDA）中的主要挑战之一是标记源和目标样本数量之间的偏差比，导致该模型偏向源域。 SSDA中的最新作品表明，仅将标记的目标样品与源样本对齐可能导致目标域与源域的不完全域对齐。在我们的方法中，为了使两个域对齐，我们利用对比的损失，使用来自两个域的监督样本学习语义上有意义的域不可知特征空间。为了减轻偏斜标签比率引起的挑战，我们通过将其特征表示形式与来自源和目标域的标记样品的特征表示形式进行比较，为未标记的目标样本进行了伪造。此外，为了增加目标域的支持，在训练过程中，这些潜在的嘈杂的伪标签逐渐被逐渐注入标记的目标数据集中。具体而言，我们使用温度缩放的余弦相似性度量将软伪标签分配给未标记的目标样品。此外，我们计算每个未标记样品的软伪标签的指数移动平均值。这些伪标签逐渐注入或删除）（从）基于置信阈值（以补充源和目标分布的比对）（从）中（从）中。最后，我们在标记和伪标记的数据集上使用有监督的对比损失来对齐源和目标分布。使用我们提出的方法，我们在SSDA基准测试中展示了最先进的性能-Office-Home，Domainnet和Office-31。

睡眠分期在诊断和治疗睡眠障碍中非常重要。最近，已经提出了许多数据驱动的深度学习模型，用于自动睡眠分期。他们主要在一个大型公共标签的睡眠数据集上训练该模型，并在较小的主题上对其进行测试。但是，他们通常认为火车和测试数据是从相同的分布中绘制的，这可能在现实世界中不存在。最近已经开发了无监督的域适应性（UDA）来处理此域移位问题。但是，以前用于睡眠分期的UDA方法具有两个主要局限性。首先，他们依靠一个完全共享的模型来对齐，该模型可能会在功能提取过程中丢失特定于域的信息。其次，它们仅在全球范围内将源和目标分布对齐，而无需考虑目标域中的类信息，从而阻碍了测试时模型的分类性能。在这项工作中，我们提出了一个名为Adast的新型对抗性学习框架，以解决未标记的目标域中的域转移问题。首先，我们开发了一个未共享的注意机制，以保留两个领域中的域特异性特征。其次，我们设计了一种迭代自我训练策略，以通过目标域伪标签提高目标域上的分类性能。我们还建议双重分类器，以提高伪标签的鲁棒性和质量。在六个跨域场景上的实验结果验证了我们提出的框架的功效及其优于最先进的UDA方法。源代码可在https://github.com/emadeldeen24/adast上获得。

无监督域适应（UDA）旨在将知识从相关但不同的良好标记的源域转移到新的未标记的目标域。大多数现有的UDA方法需要访问源数据，因此当数据保密而不相配在隐私问题时，不适用。本文旨在仅使用培训的分类模型来解决现实设置，而不是访问源数据。为了有效地利用适应源模型，我们提出了一种新颖的方法，称为源假设转移（拍摄），其通过将目标数据特征拟合到冻结源分类模块（表示分类假设）来学习目标域的特征提取模块。具体而言，拍摄挖掘出于特征提取模块的信息最大化和自我监督学习，以确保目标特征通过同一假设与看不见的源数据的特征隐式对齐。此外，我们提出了一种新的标签转移策略，它基于预测的置信度（标签信息），然后采用半监督学习来将目标数据分成两个分裂，然后提高目标域中的较为自信预测的准确性。如果通过拍摄获得预测，我们表示标记转移为拍摄++。关于两位数分类和对象识别任务的广泛实验表明，拍摄和射击++实现了与最先进的结果超越或相当的结果，展示了我们对各种视域适应问题的方法的有效性。代码可用于\ url {https：//github.com/tim-learn/shot-plus}。

WiFi sensing technology has shown superiority in smart homes among various sensors for its cost-effective and privacy-preserving merits. It is empowered by Channel State Information (CSI) extracted from WiFi signals and advanced machine learning models to analyze motion patterns in CSI. Many learning-based models have been proposed for kinds of applications, but they severely suffer from environmental dependency. Though domain adaptation methods have been proposed to tackle this issue, it is not practical to collect high-quality, well-segmented and balanced CSI samples in a new environment for adaptation algorithms, but randomly-captured CSI samples can be easily collected. {\color{black}In this paper, we firstly explore how to learn a robust model from these low-quality CSI samples, and propose AutoFi, an annotation-efficient WiFi sensing model based on a novel geometric self-supervised learning algorithm.} The AutoFi fully utilizes unlabeled low-quality CSI samples that are captured randomly, and then transfers the knowledge to specific tasks defined by users, which is the first work to achieve cross-task transfer in WiFi sensing. The AutoFi is implemented on a pair of Atheros WiFi APs for evaluation. The AutoFi transfers knowledge from randomly collected CSI samples into human gait recognition and achieves state-of-the-art performance. Furthermore, we simulate cross-task transfer using public datasets to further demonstrate its capacity for cross-task learning. For the UT-HAR and Widar datasets, the AutoFi achieves satisfactory results on activity recognition and gesture recognition without any prior training. We believe that the AutoFi takes a huge step toward automatic WiFi sensing without any developer engagement.

我们提出了Parse，这是一种新颖的半监督结构，用于学习强大的脑电图表现以进行情感识别。为了减少大量未标记数据与标记数据有限的潜在分布不匹配，Parse使用成对表示对准。首先，我们的模型执行数据增强，然后标签猜测大量原始和增强的未标记数据。然后将其锐化的标签和标记数据的凸组合锐化。最后，进行表示对准和情感分类。为了严格测试我们的模型，我们将解析与我们实施并适应脑电图学习的几种最先进的半监督方法进行了比较。我们对四个基于公共EEG的情绪识别数据集，种子，种子IV，种子V和Amigos（价和唤醒）进行这些实验。该实验表明，我们提出的框架在种子，种子-IV和Amigos（Valence）中的标记样品有限的情况下，取得了总体最佳效果，同时接近种子V和Amigos中的总体最佳结果（达到第二好） （唤醒）。分析表明，我们的成对表示对齐方式通过减少未标记数据和标记数据之间的分布比对来大大提高性能，尤其是当每类仅1个样本被标记时。

域泛化（DG）利用多个标记的源数据集来训练未经化的目标域的概括模型。然而，由于昂贵的注释成本，在现实世界应用中难以满足标记所有源数据的要求。在本文中，我们调查单个标记的域泛化（SLDG）任务，只标有一个源域，这比传统的域泛化（CDG）更实用和具有挑战性。 SLDG任务中的主要障碍是可怜的概括偏置：标记源数据集中的鉴别信息可以包含特定于域的偏差，限制训练模型的泛化。为了解决这个具有挑战性的任务，我们提出了一种称为域特定偏置滤波（DSBF）的新方法，该方法用标记的源数据初始化识别模型，然后通过用于泛化改进的未标记的源数据来滤除其域特定的偏差。我们将过滤过程划分为（1）特征提取器扩展通过K-Means的基于聚类的语义特征重新提取和（2）分类器通过注意引导语义特征投影校准。 DSBF统一探索标签和未标记的源数据，以增强培训模型的可辨性和泛化，从而产生高度普遍的模型。我们进一步提供了理论分析，以验证所提出的域特定的偏置滤波过程。关于多个数据集的广泛实验显示了DSBF在解决具有挑战性的SLDG任务和CDG任务时的优越性。

理想情况下，应概遍的视觉学习算法，用于在新目标环境中部署时处理任何看不见的域移位;和数据效率，通过使用尽可能少的标签来降低开发成本。为此，我们研究半监督域泛化（SSDG），旨在使用多源，部分标记的培训数据学习域广泛的模型。我们设计了两个基准，涵盖了两个相关领域，即域泛化（DG）和半监督学习（SSL）开发的最先进方法。我们发现，通过设计无法处理未标记数据的DG方法，在SSDG中使用有限的标签表现不佳; SSL方法，尤其是FixMatch，获得更好的结果，但仍远离使用完整标签培训的基本vanilla模型。我们提出了一种简单的方法，一种简单的方法，将FixMatch扩展到SSDG的几个新成分：1）随机模型，用于减少稀缺标签的过度拟合，2）多视图一致性学习，用于增强域泛化。尽管设计简洁，StyleAtch可以实现SSDG的显着改进。我们希望我们的方法和全面的基准可以为未来的概括和数据高效学习系统进行铺平。源代码以\ url {https://github.com/kaiyangzhou/ssdg-benchmark}释放。

域适应（DA）旨在将知识从标签富裕但异构的域转移到标签恐慌域，这减轻了标签努力并吸引了相当大的关注。与以前的方法不同，重点是学习域中的特征表示，一些最近的方法存在通用半监督学习（SSL）技术，直接将它们应用于DA任务，甚至实现竞争性能。最受欢迎的SSL技术之一是伪标记，可通过标记数据训练的分类器为每个未标记数据分配伪标签。但是，它忽略了DA问题的分布偏移，并且不可避免地偏置为源数据。要解决此问题，我们提出了一个名为辅助目标域导向的分类器（ATDOC）的新伪标签框架。 ATDOC通过为目标数据引入辅助分类器来缓解分类器偏置，以提高伪标签的质量。具体地，我们使用内存机制并开发两种类型的非参数分类器，即最近的质心分类器和邻域聚合，而不引入任何其他网络参数。尽管在伪分类目标中具有简单性，但具有邻域聚集的ATDOC显着优于域对齐技术和现有的SSL技术，以及甚至瘢痕标记的SSL任务。

Transfer learning aims at improving the performance of target learners on target domains by transferring the knowledge contained in different but related source domains. In this way, the dependence on a large number of target domain data can be reduced for constructing target learners. Due to the wide application prospects, transfer learning has become a popular and promising area in machine learning. Although there are already some valuable and impressive surveys on transfer learning, these surveys introduce approaches in a relatively isolated way and lack the recent advances in transfer learning. Due to the rapid expansion of the transfer learning area, it is both necessary and challenging to comprehensively review the relevant studies. This survey attempts to connect and systematize the existing transfer learning researches, as well as to summarize and interpret the mechanisms and the strategies of transfer learning in a comprehensive way, which may help readers have a better understanding of the current research status and ideas. Unlike previous surveys, this survey paper reviews more than forty representative transfer learning approaches, especially homogeneous transfer learning approaches, from the perspectives of data and model. The applications of transfer learning are also briefly introduced. In order to show the performance of different transfer learning models, over twenty representative transfer learning models are used for experiments. The models are performed on three different datasets, i.e., Amazon Reviews, Reuters-21578, and Office-31. And the experimental results demonstrate the importance of selecting appropriate transfer learning models for different applications in practice.

无监督域适应（UDA）已成功解决了可视应用程序的域移位问题。然而，由于以下原因，这些方法可能对时间序列数据的性能有限。首先，它们主要依赖于用于源预制的大规模数据集（即，ImageNet），这不适用于时间序列数据。其次，它们在域对齐步骤期间忽略源极限和目标域的特征空间上的时间维度。最后，最先前的UDA方法中的大多数只能对齐全局特征而不考虑目标域的细粒度分布。为了解决这些限制，我们提出了一个自我监督的自回归域适应（Slarda）框架。特别是，我们首先设计一个自我监督的学习模块，它利用预测作为辅助任务以提高源特征的可转换性。其次，我们提出了一种新的自回归域自适应技术，其包括在域对齐期间源和目标特征的时间依赖性。最后，我们开发了一个集合教师模型，通过自信的伪标记方法对准目标域中的类明智分发。已经在三个现实世界时间序列应用中进行了广泛的实验，具有30个跨域方案。结果表明，我们所提出的杆状方法明显优于时序序列域适应的最先进的方法。