进行准确和可解释的时间序列预测是重要的，但也是具有挑战性的。虽然深度学习方法可以提高预测精度，但往往会牺牲可解释性。在本文中，我们提出了一种新的...

摘要：由于复杂的时空动态，不同地点的时间序列往往具有不同的模式，交通时间序列预测具有挑战性;对于相同的时间序列，模式可能会随着时间而变化，例如，...

现实世界的各种应用都依赖于遥远未来的信息来进行决策，因此需要高效、准确的长序列多元时间序列预测。虽然最近的基于注意力的预测模型显示出在捕获长期相...

时间序列往往是复杂和信息丰富，但标签稀疏，因此具有挑战性的建模。在本文中，我们提出了一个学习非平稳时间序列广义表示的自监督框架。我们的方法称为时...

时间序列对机器学习算法来说是一种具有挑战性的数据类型，因为它们在实践中具有高度可变的长度和稀疏标记。在本文中，我们提出了一种学习时间序列通用嵌入...

从具有时间动态的未标记时间序列数据中学习体面的表示是一项非常具有挑战性的任务。本文提出了一种基于时间与上下文对比(TS-TCC)的无监督时间序列...

一.CPU和GPU区别 其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简...

睡眠阶段分类对睡眠评估和疾病诊断至关重要。然而，如何有效地利用不同睡眠阶段的大脑空间特征和过渡信息仍然是一个挑战。特别是，由于对人类大脑的认识有...

由于复杂的路网和道路上各种事件引起的速度突变，交通预测是一个具有挑战性的问题。一些模型已经被提出来解决这一具有挑战性的问题，重点是学习道路的时空...