AAAI 2024将在2024年2月22日到25日于加拿大温哥华举行。 本文总结了2024 AAAI上有关时空数据(spatial-temporal)时间序列(time series)数据相关论文。 时空数据Topic:交通预测,轨迹表示学习,信控优化等 时间序列Topic:时间序列预测,分类,异常检测,因果发现等 时间序列(time series) 1. MSGNet: Learning Multi-Scale ...
AAAI 2024将在2024年2月22日到25日于加拿大温哥华举行。 本文总结了2024 AAAI上有关时空数据(spatial-temporal)包括交通预测,轨迹表示学习,信控优化等工作以及时间序列(time series)数据包括时间序列预测,分类,异常检测,因果发现等相关论文。 (如果对您有用,还请您点赞,收藏和转发。感谢您的支持!) 时间序列(time ...
今天就将AAAI'2024会议收录的时间序列论文进行了汇总整理,涵盖预测、分类、异常检测与因果发现等多个方向,大家可以看一看该领域的研究进展和最新成果。 1、MSGNet: Learning Multi-Scale Inter-Series Correlations for Multivariate Time Series Forecasting MSGNet:学习多变量时间序列预测中的多尺度间序列相关性 简述:本...
6、MSGNet: Learning Multi-Scale Inter-Series Correlations for Multivariate Time Series Forecasting MSGNet:学习多变量时间序列预测的多尺度序列间相关性 简述:本文提出了MSGNet,一种深度学习模型,通过频域分析和自适应图卷积捕获多时间尺度下的序列相关性。模型结合自注意力机制和自适应混合跳图卷积层,以学习不同...
When Model Meets New Normals: Test-time Adaptation for Unsupervised Time-series Anomaly Detection(时序异常检测) CUTS+: High-dimensional Causal Discovery from Irregular Time-series(不规则时序) IVP-VAE: Modeling EHR Time Series with Initial Value Problem Solvers(时序建模) ...
AAAI 2024将于2024年2月22日至25日在加拿大温哥华举行。本文总结了2024 AAAI上有关时空数据（spatial-temporal）和时序数据（time series）的相关论文，包括交通预测、轨迹表示学习、信控优化、时间序列预测、分类、异常检测、因果发现等工作。时间序列（time series）：1. MSGNet: Learning Multi-Scale ...
在人工智能领域,目前有很多工作采用自回归方法来模拟或是替代扩散模型,其中视觉自回归建模(Visual AutoRegressive modeling,简称 VAR)就是其中的典型代表,该工作利用自回归取得了比传统基于噪声的扩散模型更好的生成效果,并且获得了人工智能顶级会议 NeurIPS 2024 的 best paper。然而在时间序列预测领域,当前主流的扩散方法...
在人工智能领域,目前有很多工作采用自回归方法来模拟或是替代扩散模型,其中视觉自回归建模(Visual AutoRegressive modeling,简称 VAR)就是其中的典型代表,该工作利用自回归取得了比传统基于噪声的扩散模型更好的生成效果,并且获得了人工智能顶级会议 NeurIPS 2024 的 best paper。
AAAI是国际顶级人工智能学术会议，属于CCF A类，在人工智能领域享有盛誉。今年的AAAI会议投稿量创历史新高，共收到来自12100篇投稿（主赛道），最终录用论文2342篇，录用率为23.75%。对比前几年，录用率显著提升。AAAI 2024会议将于2024年2月20日至27日在加拿大温哥华会议中心举行。本次会议已录用论文...
TIMEDIT: GENERAL-PURPOSE DIFFUSION TRANSFORMERS FOR TIME SERIES FOUNDATION MODEL 内容:论文介绍了TimeDiT,这是一个基于扩散变换器的通用时间序列基础模型,它采用去噪扩散范式而非时间自回归生成,能够处理多变量输入、缺失值和多分辨率数据,并能通过一种无需微调的模型编辑策略在采样过程中整合外部知识,如物理定律,以...