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时间序列分析的表示学习时代来了？
表示学习作为深度学习中的核心，近期越来越多的被应用到了时间序列领域中，时间序列分析的表示学习时代已经来了。本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。 1.Unsupervised Scalable Representa...
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大模型做时序预测也很强！华人团队激活LLM新能力，超越一众传统模型实现SOTA
大语言模型潜力被激发—— 无需训练大语言模型就能实现高精度时序预测，超越一切传统时序模型。 来自蒙纳士大学、蚂蚁、IBM研究院提出了一种通用框架，结果成功激活大语言模型跨模态处理时序数据的能力。 时序预测有益于城市、能源、交通、遥感等典型复杂系统的决策...
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蚂蚁集团异常检测和归因诊断分析实践
分享嘉宾｜丁雷雷 蚂蚁集团算法专家 硕士毕业于北京邮电大学自动化学院，曾在阿里妈妈搜索直通车做广告算法。目前在蚂蚁机器智能部，从事异常检测、时序预测、归因分析、因果推断算法工作。 本文将分享异常检测与归因诊断在蚂蚁集团的实践。主要围绕归因诊断、异常检测...
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2024年人工智能领域十大预测
2023年人工智能领域如果只能筛选一个关键词的话，恐怕非“大模型”莫属。大模型的发展在过去一年中，让各行各业发生了天翻地覆的变化，有企业因大模型而新生，有企业因大模型而消亡。企业的变迁跟技术迭代息息相关，而大模型就是新一代人工智能技术下的产物，大模型已经...
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【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting 摘要 本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取...
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大模型被偷家！CNN搞多模态不弱于Transfromer（腾讯&港中文）
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构，图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。 切换到点云、音频、视频等其他模态，也无需改变模型结构，简单预处理即可接近甚至超越SO...
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大模型被偷家！腾讯港中文新研究修正认知：CNN搞多模态不弱于Transfromer
在Transformer占据多模态工具半壁江山的时代，大核CNN又“杀了回来”，成为了一匹新的黑马。 腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构，图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。 切换到点云、音频、视频等其他模态，也无...
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时序分析中的常用算法，都在这里了
时序分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 时序问题都看成是...
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openGauss数据库源码解析系列文章—— AI技术之“指标采集、预测与异常检测”
上一篇介绍了“8.4 智能索引推荐”的相关内容，本篇我们介绍“8.5 指标采集、预测与异常检测”的相关精彩内容介绍。 8.5 指标采集、预测与异常检测 数据库指标监控与异常检测技术，通过监控数据库指标，并基于时序预测和异常检测等算法，发现异常信息...