データ科学

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エコーステートネットワークを使用したマルチエージェント強化学習は、歩行者ダイナミクスにおいて有効であることが示された。

MSD-Mixerは、時系列データのマルチスケール分解とモデリングを可能にする革新的な手法であり、他の最先端アルゴリズムを大幅に上回る性能を示す。

複雑な問題を分解し、ステップバイステップで生成されたデータがモデルの性能向上に有効であることを示す。

線形モデルは、時間系列予測において深層学習よりも優れた性能を示すことが実証されている。

tcKAEは、制約されたデータセットでも長期予測を正確に生成するための一貫性規則を導入します。

限られた異常例を使用して、異なる分布からの未知の異常を検出するためのAnomaly Heterogeneity Learning（AHL）フレームワークが効果的であることを示す。

提案されたGCSRフレームワークは、元のグラフ構造情報と自己表現特性を組み合わせて効果的な縮約データセットを生成し、優れたパフォーマンスを達成します。

深層学習技術の影響を受けたマルチバリエート時系列予測（MTSF）において、クロス変数と時間モデリングの重要性を強調し、新しいフレームワークInfoTimeが既存のモデルを大幅に凌駕することを示す。

大規模言語モデルを活用した都市の時間空間的な予測能力の向上

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