Daniel Gatica-Perez

school艾迪亚普研究所bar_chart全球第 #1990 名

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Daniel Gatica-Perez 最新论文

Meegahapola 等人提出 M3BAT 多分支对抗训练框架，实现多模态移动传感数据在不同域间的无监督自适应迁移，提升了跨域传感器数据的识别准确率。

Mäder等人利用5国581人超21.6万份智能手机数据，发现多国模型准确率超90%，但无法泛化到未见国家，强调数据多样性重要性。

Meegahapola 等人分析 8 国 678 名学生数据，发现部分个性化国家特定模型在情绪推断表现最佳，AUROC 达 0.78-0.98，揭示模型跨国家泛化挑战

Assi 等人用多模态智能手机传感器在五国637人数据上建立12类活动识别，特定国家方法 AUROC 达0.79-0.89，优于通用方法。

Pidoux 等人通过混合方法分析22个约会应用的300余个变量，建立九类变量类型学，揭示变量定义中的双模仿-差异化机制，反映约会市场竞争格局。

PHAN 等人通过对301个众包视频的标注分析，揭示年轻人家庭夜生活的空间特征与活动模式，并证明深度学习可有效预测六类氛围（R²: 0.21-0.69）。

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