要進一步提高BiPC在更複雜的領域自適應任務上的性能，例如部分集領域自適應（PDA）或開放集領域自適應（OSDA），可以考慮以下幾個策略：
增強伪标签的質量：在PDA和OSDA中，伪标签的質量對模型性能至關重要。可以引入更先進的伪标签生成技術，例如基於不確定性的方法，來篩選出更可靠的伪标签，從而減少噪聲對模型的影響。
多模態學習：在複雜的領域自適應任務中，數據可能來自多個模態。通過結合不同模態的特徵（如圖像、文本等），可以提高模型的泛化能力，從而更好地適應目標域。
自適應損失函數：設計自適應的損失函數，使其能根據源域和目標域的特徵分佈動態調整，這樣可以更好地捕捉到不同域之間的差異，進一步提高模型的適應性。
結合其他領域自適應技術：可以將BiPC與其他領域自適應技術結合，例如對抗性訓練或特徵對齊方法，這樣可以充分利用不同方法的優勢，進一步提升性能。
強化學習策略：在開放集領域自適應中，可以考慮引入強化學習策略，通過不斷調整模型的行為來適應新的類別，從而提高模型在未知類別上的識別能力。