最新研究论文系统探讨了大型语言模型（LLMs）在时间序列分析领域的跨模态适配技术。该研究聚焦数据对齐、多模态融合及下游任务表现三大核心环节，揭示了LLMs在金融预测、工业设备监测、医疗诊断等多领域的创新应用潜...

VistaDPO项目通过创新的分层优化方法，在视频与文本对齐领域取得重要突破。该项目构建了一个包含7200个样本的全新数据集，专门用于优化空间和时间维度的偏好学习。其核心技术在于采用分层次的优化策略，能够同时处理...

近年来，开源时间序列数据库逐渐受到广泛关注，成为数据管理领域的重要组成部分。这类数据库专为处理时间序列数据而设计，具备高效的数据存储和查询能力，尤其在物联网、金融分析和监控系统等应用场景中展现出独特优...

长期时间序列预测一直是一个挑战，而xLSTM技术的出现为此提供了一种解决方案。xLSTM是一种基于LSTM网络的扩展，它利用了时间编码技术来增强长期时间序列的建模能力。相比于传统LSTM，xLSTM通过引入时间编码和深层结...

ViTime是一种用于时间序列预测的基础模型，它利用的是视觉智能而非传统的数值数据拟合。与传统的时间序列预测模型不同，ViTime通过视觉智能来捕捉数据的模式和趋势，从而提供更准确的预测。这种新颖的方法为时间序列...

近期，一种名为TimeSieve的新模型在时间序列预测领域引起了广泛关注。时间序列预测是一种常见的数据分析方式，它通过分析历史数据，预测未来的趋势。然而，这种方法面临着许多挑战，如数据不稳定、趋势不明显等问题...

pg_timeseries是一个开源时间序列扩展，专为PostgreSQL数据库设计。它提供了可扩展的基于时间的数据存储和查询功能，可用于存储和处理各种类型的时间数据。该扩展提供了一些重要的功能，如数据插入和查询，时间插值...

时序证据融合网络（TEFN）是GitHub最近发布的一种全新深度学习模型，旨在提升长期时间序列预测的准确性和稳定性。这一模型结合了信息融合和证据理论，通过专门的模块来提高预测的准确性和稳定性。其主要特点是能够综...