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使用 LLM 进行后期多模态传感器融合以进行活动识别

Using LLMs for Late Multimodal Sensor Fusion for Activity Recognition

本文在 NeurIPS 2025 的健康时间序列学习研讨会上被接受。传感器数据流为下游应用程序提供有关活动和背景的有价值的信息,尽管集成补充信息可能具有挑战性。我们表明,大型语言模型(LLM)可用于后期融合,以根据音频和运动时间序列数据进行活动分类。我们从 Ego4D 数据集中整理了一个数据子集,用于跨环境(例如家庭活动、运动)的各种活动识别。经评估的法学硕士取得了 12 级零和一次机会……