论文标题:ShapeFormer: Shapelet Transformer for Multivariate Time Series Classificati...
在 Android 开发中,列表和网格布局是非常常见的界面元素,它们用于展示大量数据集合。RecyclerView 是 Android 提供的一个高效且功能强大...
在Android中,多进程通信(Inter-Process Communication,IPC)是指不同进程之间进行数据交换和协同工作的过程。由于Android...
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...