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What Actually Works for Activity Recognition in Scenarios with Significant Domain Shift: Lessons Learned from the 2019 and 2020 Sussex-Huawei Challenges.
Kalabakov, Stefan; Stankoski, Simon; Kiprijanovska, Ivana; Andova, Andrejaana; Rescic, Nina; Janko, Vito; Gjoreski, Martin; Gams, Matjaz; Lustrek, Mitja.
Afiliación
  • Kalabakov S; Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
  • Stankoski S; Jozef Stefan International Postgraduate School, 1000 Ljubljana, Slovenia.
  • Kiprijanovska I; Faculty of Electrical Engineering and Information Technologies, Ss. Cyril and Methodius University in Skopje, 1000 Skopje, North Macedonia.
  • Andova A; Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
  • Rescic N; Jozef Stefan International Postgraduate School, 1000 Ljubljana, Slovenia.
  • Janko V; Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
  • Gjoreski M; Jozef Stefan International Postgraduate School, 1000 Ljubljana, Slovenia.
  • Gams M; Department of Intelligent Systems, Jozef Stefan Institute, 1000 Ljubljana, Slovenia.
  • Lustrek M; Jozef Stefan International Postgraduate School, 1000 Ljubljana, Slovenia.
Sensors (Basel) ; 22(10)2022 May 10.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35632022
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Aprendizaje Automático Supervisado Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Eslovenia Pais de publicación: Suiza
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