PULSE：面向可穿戴设备的个性化机会式学习框架

PULSE 是一种事件驱动的个性化机会式学习框架，把设备间的每次相遇视为在线协作决策，仅在邻居梯度与本地学习方向兼容时才引入。在人类活动识别、跌倒检测和压力识别任务上，其相比机会式模型平均减少 80-94% 的同伴协作交换，同时保持或提升个性化分类性能。真机实验显示完整实现仅占 149.8 KiB RAM 和 561.8 KiB flash，peer-assisted 操作能耗有限。