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Harnessing Event Sensory Data for Vehicle Fault Pattern Prediction: A Language Model Approach
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于事件传感数据的车辆故障模式预测方法，开发了$ extit{CarFormer}$和$ extit{EPredictor}$模型，能够有效预测未来的故障模式及其发生时间，实验结果表明其在预测性维护方面表现优异。
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关键要点
- 本文提出了一种新颖的方法，通过类比自然语言处理与车辆多变量事件流的处理，实现对未来故障模式的预测。
- 开发了$CarFormer$和$EPredictor$模型，能够有效利用事件数据的时序特性和上下文关系。
- 实验结果表明，该模型在预测故障模式和发生时间方面具有优异的性能。
- 该方法为车辆的预测性维护提供了可信的支持。
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