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时间序列是随时间变化的同一变量(或变量集合)的一系列测量结果。通常情况下,这些测量是在均匀间隔的时间点上进行的,例如每月或每年。让我们首先考虑一个问题,我们有一个作为时间序列测量的y变量。例如,我们可能有y作为全球温度的测量结果,每年进行一次观测。为了强调我们对时间内测量值的存在,我们使用下标"t"代替通常的"i",即表示在t时间段内进行的测量。自回归模型是指将时间序列中的一个值回归到该时间序列的

多模态融合是将不同模态信息(如图像、文本)进行联合建模的技术,核心挑战在于处理异质数据的时空对齐和语义关联。融合方法按阶段分为早期(输入层拼接)、晚期(决策层合并)和中间融合(主流方法)。现代技术主要包括:基于注意力的跨模态交互(如BLIP)、门控机制动态加权(如MFHM)、张量积建模二阶关系(如MUTAN)、轻量适配器注入(如LLaVA)以及生成式隐式融合(如Flamingo)。当前趋势是通过冻

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