companydirectorylist.com
Global Business Directories and Company Directories
Search Business,Company,Industry :
Business Directories,Company Directories
|
Contact potential dealers,buyers,sellers,suppliers
Country Lists
USA Company Directories
Canada Business Lists
Australia Business Directories
France Company Lists
Italy Company Lists
Spain Company Directories
Switzerland Business Lists
Austria Company Directories
Belgium Business Directories
Hong Kong Company Lists
China Business Lists
Taiwan Company Lists
United Arab Emirates Company Directories
Industry Catalogs
USA Industry Directories
English
Français
Deutsch
Español
日本語
한국의
繁體
简体
Português
Italiano
Русский
हिन्दी
ไทย
Indonesia
Filipino
Nederlands
Dansk
Svenska
Norsk
Ελληνικά
Polska
Türkçe
العربية
时间序列的“语言”：从语言模型视角理解时序基础模型 - 知乎
通过构建时间序列词汇表并分析其统计特性与组合规则，证实时间序列数据在token化后呈现显著的类语言特征：遵循Zipf定律、具备状态转移“语法”、通过分块形成复杂模式。
语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型-CSDN博客
语义向量模型（Semantic Vector Model）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。
LLM解决时间序列问题之语言模型+时序模型的对齐与融合建模-AI. x-AIGC专属社区-51CTO. COM
随着研究的深入，研究者发现，单独的一个LLM模型，或者单独的用LLM在时序数据上finetune，并不能取得最优的效果。 因此除了上述优化之外，另一些工作尝试同时引入LLM构建文本模型和时序模型，并对两种模态的信息进行对齐，提升时序预测效果。
Time2Vec：时间序列特征的向量表示 - 纯净天空
正如论文的作者所建议的，Time2Vec (T2V)并不是用于时间序列分析的新模型，而是一种简单的向量表示形式，可以轻松地将其导入许多现有和未来的模型体系结构中并改善其性能。
时间序列建模_百度百科
时间序列建模是通过对按时间顺序排列的观测数据进行数学建模，揭示系统动态变化规律的分析方法，理论基础为数理统计学。
全面！时间序列和时空数据大模型综述！-腾讯云开发者社区-腾讯云
这篇综述全面回顾了大型语言模型和预训练基础模型在时间序列和时空数据挖掘中的应用，涵盖数据类型、模型类别、模型范围和应用领域。
CICC科普栏目｜CICC原创——时间序列预测大模型综述
通过对现有方法的全面分析，本文阐明了时序预测大模型在处理跨领域异质数据时的潜力，尤其在跨领域泛化和少样本预测方面。
时间序列模型-Temporal Fusion Transformer - tinstone - 博客园
Temporal Fusion Transformer（TFT）模型是一种专为时间序列预测设计的高级深度学习模型。 它结合了神经网络的多种机制处理时间序列数据中的复杂关系。
Business Directories,Company Directories
|
Business Directories,Company Directories
copyright ©2005-2012
disclaimer