论文标题：A DECODER - ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME - SERIES FORECASTING

论文标题：Irregular Multivariate Time Series Forecasting: A Transformable Patching Graph Neural Networks Approach

论文标题：N-BEATS N EURAL BASIS EXPANSION ANALYSIS FOR INTERPRETABLE TIME SERIES FORECASTING

论文标题：SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters

论文标题：Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Networks

论文标题：SAMformer: Unlocking the Potential of Transformers in Time Series Forecasting with Sharpness-Aware Minimization and Channel-Wise Attention

KAN出来之后，我最关注的还是其在时间序列领域的应用，果不其然，立马看到两篇占坑（中性词）文章。这篇文章不是对论文的深度解读，只是提供一个信息渠道。吐槽一下，大家的占坑速度实在太快，这两篇文章算是先把KAN与时序结合的好标...

梳理了近期几篇时间序列大模型研究文章（后台回复：“论文合集”获取），时间序列大模型的研究正在迅速发展，并且在多个领域和应用中展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步，预计未来会有更多创新的方法和应用出现，但我感觉目前可...

扩散模型（diffusion model）是一类生成模型，运用了物理热力学扩散思想，主要用于对复杂数据分布进行建模和采样。以图片生成举例简要介绍下扩散模型运作方法。给定目标分布q(x)中的一些观测数据x，生成模型的目标是学习一个生...

最近几年,ELT(Extract, Load, Transform)这个词在数据圈里挺火。有些人甚至说,有了ELT,ETL(Extract, Transform, Load)就该退出历史舞台了。作为一个干了十多年ETL的老兵,我觉得有必要说道说道。...