除了時間依賴關係，還有其他幾個關鍵特徵可以在源端無監督域適應中進行有效傳遞：
頻域特徵：時間序列數據的頻域特徵，如傅里葉變換或小波變換後的係數，可以提供有關數據周期性和頻率成分的重要信息，這些特徵在不同域之間的適應中也非常重要。
統計特徵：如均值、方差、自相關等統計特徵，這些特徵能夠捕捉數據的整體分佈和變化趨勢，對於無監督域適應的有效性有著重要影響。
空間特徵：在多維時間序列中，空間特徵（如不同通道之間的關聯性）也可以被有效地傳遞，這對於捕捉多通道數據中的複雜模式至關重要。
異常檢測特徵：在時間序列中，異常點的檢測和特徵提取可以幫助模型識別出不尋常的行為，這些特徵在源端和目標端之間的傳遞可以提高模型的魯棒性。
上下文信息：時間序列的上下文信息，如事件標記或環境變量，也可以在無監督域適應中進行有效傳遞，這有助於模型理解數據的背景和意義。