复现了 NGAFID 数据集中的任务，并成功复现论文 baseline 模型。主要结论：baseline 模型基本可复现NaN 插值 + sliding window 可提升性能CNN 在该任务中表现较好CNN + Mamba 可以进一步提升性能复现任务的实现加深了对航空时间序列建模和长序列模型的理解。主要学习到：健康管理（PHM）任务中，数据通常表现为长时间跨度的多变量时间序列，即在连续时间点上