这两种都很常见，基本上我接触过的一半以上的项目都用过两者。这个数据库不一定非得是关系数据库，但是强一致性必须是保证的。

第一个基于提取、转换和加载 (ETL) 管道，它使用批处理式编程从文档中读取非结构化数据，然后转换并将其写入向量数据库。向量数据库更适合此目的，因为它们擅长查找...

地球观测卫星广泛应用于各种领域，包括通信、天气预报、导航、环境监测、制图和监控等[1]。许多这些卫星，如Iconos、Landsat、WorldView、PRI...

例如，以下案例，线程 T1 和线程 T2 都要执行 i++ 操作，i 的初始值为 0，所以正确的执行结果应该是 2。但如果不加锁，即使在单核服务器下也会造成数据...

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）是通过计算红外波段和可见光波段的反射值之间的差异来评估植...

该数据集（ATL06）提供了地理定位的陆冰表面高度（WGS 84椭球面之上，ITRF2014参考框架），以及可用于解释和评估高度估算质量的辅助参数。 这些数据由...

我们看到的很多论文，大多把注意力集中到模型结构的改进上，比如：注意力机制、编码器、解码器设计和改进等。但是，却少有人关注到时间序列数据的embedding上。

论文标题：MOMENT: A Family of Open Time-series Foundation Models

从transformer出来后，感觉时序领域的研究就被其霸占，各类工作都是围绕其进行改进、升级。但Transformer提出已经七年了！继续卷Transform...

GitHub链接：ViTime: A Visual Intelligence-Based Foundation Model for Time Series Fo...

先前整理了4篇时间序列大模型的论文，ICML放榜之后，我重点关注了大模型相关的论文，再次梳理了谷歌、清华和CMU的3近期几篇时间序列大模型研究文章（后台回复：“...

实验分析部分篇幅很大，这里只截取了部分结果。总结来说：MOIRAI在所有模型规模下都优于Monash基准中的所有基线，显示出统一训练方法带来的强大的分布内和跨领...

GitHub链接：https://github.com/microsoft/ProbTS

这是时序可解释性论文汇总的第二篇，第一篇见这里（后台回复：“论文合集”可直接获取整理的文章）。深度学习的可解释性研究一直是热门，而时间序列的可解释性同样非常重要...

梳理了一些时间序列可解释性研究文章（后台回复：“论文合集”获取），深度学习的可解释性研究一直是热门，而时间序列的可解释性同样非常重要。这是因为时序模型被大量应用...

代码链接：https://github.com/ emadeldeen24/TSLANet.

此外，模型基于预训练的解码器（Decoder Only），使用输入patch，利用包括真实世界和合成数据集在内的大型时间序列数据进行训练。TimesFM能够适应...

论文标题：SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters

论文标题：Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Network...

梳理了近期几篇时间序列大模型研究文章（后台回复：“论文合集”获取），时间序列大模型的研究正在迅速发展，并且在多个领域和应用中展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步...