时序数据预测任务是时间序列处理领域中一项基本的任务，根据历史时间段数据序列预测未来一段时间的数据序列，广泛应用于天气预报、经济预测、医疗保健预测等领域。在复杂的现实世界中，时序数据可能出现多元化、不规则的现象。基于统计机器学习的时序数据预测方法在面向高维的多元时序数据预测效果受限，难以同时对多个时间变量进行建模。同时，由于采样频率和时间点不一致，不规则时序数据存在数据点缺失、时间间隔不一致的问题，这加大了对其进行预测的难度。研究不规则多元时序数据预测方法具有重要的理论意义和实用价值。
不规则多元时间序列预测研究-李新帅原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/03/15/%e4%b8%8d%e8%a7%84%e5%88%99%e5%a4%9a%e5%85%83%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e9%a2%84%e6%b5%8b%e7%a0%94%e7%a9%b6/
代码克隆（Code Clone），是指存在于代码库中两个及两个以上相同或者相似的源代码片段， 是软件开发中的常见现象。近年来，针对Ⅳ型克隆即语义级克隆的检测技术受到了广泛关注。主要…
1.问题描述 上一次说了最小编辑距离，这次在这上面加一点料，a1、a2和a3每次操作的代价不同了，加入了每个操作的代价，这下问题变为，针对字符串a和字符串b定义三种操作，a1、a2…
随着人工智能等新兴技术在教育中广泛应用，推动了学习方式的深刻变革。面对多元化的学习需求及海量学习资源, 如何迅速完成学习目标、降低学习成本、个性化分配学习资源等问题成为限制个人和时…
情绪变化识别在人机交互、情绪计算等对话智能领域中具有重要价值，显著增强了模型对动态语境的理解能力。本次报告将介绍对话与语音中的情绪建模任务，分析其研究背景与应用意义，并重点讲解两类…
深度学习模型的鲁棒性解释方法旨在提升模型在面对输入扰动或对抗攻击时的解释一致性，是增强模型可信性和应用价值的重要研究方向。本次学术报告介绍了该领域的研究背景与发展现状，重点阐述了M…
文本生成技术是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。传统文本生成的Seq2Seq框架不能有效地利用原始语料中的语义信息，而Graph2Seq模型可以丰富文本的语义知…
后门防御旨在使用神经元剪枝、知识蒸馏等手段消除模型中隐藏的后门，阻止攻击者使用触发器样本控制深度学习模型的输出。本次学术报告主要讲解了两种以对抗性扰动和后门攻击关系为基础的后门防御…
面对大型软件项目，如何准确、快速地找到目标代码的位置将会极大地加速我们的二次开发。本次报告以GUI程序为例介绍了软件源码查找、修改和使用的一般流程。对初学者的软件项目开发工作大有裨…
网络协议逆向技术是指根据网络流量数据包进行静态分析，推断其所属协议的字段信息、报文格式、交互模式等信息。针对互联网中存在的大量未知（私有）协议进行逆向分析，发现潜在安全漏洞，对维护…
