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利用事件传感数据进行车辆故障模式预测：一种语言模型的方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法，通过类比自然语言处理来预测车辆故障模式。开发的$ extit{CarFormer}$和$ extit{EPredictor}$模型有效利用事件数据的时序特性，实验结果表明其在故障预测方面表现优异，为车辆维护提供支持。
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关键要点
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本文提出了一种新颖的方法，通过类比自然语言处理来预测车辆故障模式。
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开发了$\textit{CarFormer}$和$\textit{EPredictor}$模型。
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模型有效利用事件数据的时序特性和上下文关系。
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实验结果表明模型在故障模式和发生时间的预测方面表现优异。
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该方法为车辆的预测性维护提供了可信的支持。
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