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可穿戴技术的普及使得传感器数据的大量生成成为可能，为健康监测、活动识别和个性化医疗的进步提供了重要机会。然而，这些数据的复杂性和规模也带来了建模和分析的巨大挑战，从时间序列建模到深度学习技术，各种方法相继应用。最新的前沿是采用大型语言模型（LLMs），如GPT-4和Llama，用于通过可穿戴传感器数据分析、建模、理解和生成人类行为。这篇综述探讨了将LLMs应用于基于传感器的人类活动识别和行为建模的

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