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时间序列分类(TimeSeriesClassification,TSC)是时间序列分析中的关键任务之一。TSC旨在构建一个机器学习模型，用于预测连续有序的实值观测序列的类别标签。InceptionTime是很优秀的时间序列分类集成深度卷积神经网络，2020年的论文，有一些定义下面是两个公开的时间序列数据集，UCR是单变量时间序列数据集，UEA是多变量时间序列数据集使用的模型有卷积神经网络，循环神经

时间序列分类(TimeSeriesClassification,TSC)是时间序列分析中的关键任务之一。TSC旨在构建一个机器学习模型，用于预测连续有序的实值观测序列的类别标签。InceptionTime是很优秀的时间序列分类集成深度卷积神经网络，2020年的论文，有一些定义下面是两个公开的时间序列数据集，UCR是单变量时间序列数据集，UEA是多变量时间序列数据集使用的模型有卷积神经网络，循环神经

前面的引言就不读了，说一说主要贡献1我们提出了一种轻量级信息多重蒸馏网络（IMDN），用于快速准确的图像超分辨率。得益于我们的信息多重蒸馏块 (IMDB) 和对比感知注意 (CCA) 层，我们通过适度数量的参数获得了有竞争力的结果（参见图 6）2我们提出了自适应裁剪策略（ACS），它允许网络包含下采样操作（例如步幅为 2 的卷积层）来处理任意大小的图像。采用该方案，在处理不定倍率SR的情况下，计算

这是2020年的CVPR论文，与RFDN为同一作者。