本研究提出了一种名为TOTEM的分词架构，通过使用离散的、学到的时间序列数据表示方法来实现通用、跨领域训练。研究表明TOTEM在17个真实世界的时间序列数据集上评估时表现出色，能够达到或超过先前最佳方法的效果。
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