绘图之时序图 - wangxinzhi - 博客园
Dec 9, 2025 · 参考博文 UML时序图 (Sequence Diagram)学习笔记-CSDN博客 程序员必备画图技能之—时序图 - 程序员自由之路 - 博客园 时序图简述 - 掘金 时序图学习5_组合片段 - 博客园 一、什么是 …
（ICLR-2024）TIME‑LLM：基于大语言模型重编程的时间序列 ...
4 days ago · 文章浏览阅读802次，点赞9次，收藏13次。TIME-LLM 提出了一种无需微调大语言模型主体、即可用于时间序列预测的全新框架。通过将时间序列片段重编程为一组可被 LLM 理解的“文本原 …
AAAI 2026 | 时间序列预测新突破：三模态自适应融合模型 ...
Dec 8, 2025 · 三、研究方法与原理 该论文提出的T3Time模型，其核心思路是 将时间序列从时间、频率和文本三个不同模态进行编码，再通过动态、自适应的融合机制生成一个全面而鲁棒的特征表示，最后 …
UCLA最新！大模型时序推理和Agentic系统的全面综述- 大数跨境
Sep 27, 2025 · 过去数十年间，时间序列分析领域涌现出了从经典统计模型（如ARIMA、ETS）到深度学习方法（如LSTM、Transformer）的大量技术，它们在“预测未来”“识别异常”等基础任务上取得了显 …
什么是时间序列模型？| IBM
2 days ago · 平稳性对于大多数时间序列模型的有效运行是必需的。Dickey-Fuller 检验用于判断数据集是否为平稳序列。不平稳的时间序列数据集可以通过差分等技术进行转换，以消除趋势并分离其他模 …
时间序列自监督学习综述：分类、进展与展望 - 懂AI
Sep 5, 2024 · 时间序列自监督学习综述：分类、进展与展望 时间序列数据广泛存在于各个领域,如金融、医疗、工业等。然而,获取大量带标签的时间序列数据往往成本高昂。为了充分利用海量无标签时间 …
一种基于多尺度形状片段-频域特征的时间序列分类方法
2 days ago · 10、step1.2：基于信息增益最大化原则，计算各候选片段与目标序列的最小动态时间规整dtw距离，通过迭代优化筛选出最具类别区分度的片段组合，形成多尺度特征表示矩阵作为可训练参 …
ARIMA (p,d,q)模型是时间序列分析中常用的模型，其中参数p ...
解答此类题目的通用方法是牢记ARIMA模型中每个参数的定义和作用。 ARIMA (p,d,q)模型是时间序列分析中常用的模型，其中参数p、d、q分别代表什么含义？
JoinQuant 数据核心：深入理解 K 线 Bar 的时间对齐与合成逻辑
2 days ago · 准确理解 K 线数据的时间对齐是避免未来函数的关键。本指南将深入剖析 JoinQuant 平台中日线和分钟线 Bar 的时间戳定义（后对齐）、合成逻辑（如5分钟线如何由1分钟线构成）以及开盘 …
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具 ...
2 days ago · 为了解决这个问题，EfficientFlow 采用 Diffusion Policy 中的时间重叠策略：每个预测序列仅执行前 步，而剩余的 步则与从时间 开始的后续预测重叠。