本次报告主要从Transformer框架入手，介绍基于Transformer模型的时间序列分析方法。针对Transformer模型的位置嵌入、注意力机制、模型架构三个方向在时间序列分析任务中的适应性改进方法进行总结。针对性的讲解Informer模型，并分析其在三个方向中的改进，进一步加深对模型的改进方法的理解。
基于Transformer的时间序列分析-李新帅原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/06/17/%e5%9f%ba%e4%ba%8etransformer%e7%9a%84%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e5%88%86%e6%9e%90/
介绍了设备识别的发展历史、各层协议的特征及其优劣性，对两篇关于内网、外网识别的高水平文献进行了讲解，对比了设备识别的主要研究方向，以期帮助初学者快速了解领域内的动态及发展前景。
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