SenseAgent：面向自适应跨域惯性传感的大模型智能体
针对惯性测量单元（IMU）在跨用户、跨设备及不同佩戴位置时感知模型易失效的问题，该研究提出了 SenseAgent。现有方案多将跨域适应视为静态模型设计（如预训练表征或离线数据增强），难以应对实际场景中目标域数据逐步暴露且标签稀缺的挑战。SenseAgent 引入 LLM 智能体架构，通过动态分析域漂移并自适应执行感知与适配动作，提升移动和可穿戴设备在复杂动态环境下的感知泛化能力。
推荐理由将大模型智能体机制引入可穿戴 IMU 传感器自适应跨域感知，为移动与端侧传感器的动态域适配提供了新颖的研究视角。
原标题：SenseAgent: An LLM Agent for Adaptive Cross-Domain IMU Sensing
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