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Science Robotics：深度域适应技术大幅降低外骨骼数据标注成本
佐治亚理工在《Science Robotics》提出基于CycleGAN的深度域适应框架，以生物力学模拟传感器为“桥梁域”，将开源人体数据迁移到外骨骼控制任务中，将高成本标注数据需求降低95%。在多任务与实机测试中，半监督/无监督模型仍实现接近最优性能，并显著降低代谢成本，验证了方法的工程实用性。
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