拉普拉斯金字塔通过多尺度分解保留高频信息，广泛应用于图像融合、增强和压缩。其构建过程包括高斯金字塔的下采样和上采样，实现图像的多尺度分析。

本文探讨了线性模型在时间序列预测中的应用，提出了TSMixer模型，显示出优于现有模型的性能。研究强调交叉变量和辅助信息的重要性，并展示多尺度分解和自适应机制在提升预测效果方面的有效性。实验结果表明，TSMixer及其变体在多种时间序列任务中表现出色。

本文探讨了多种新颖的时间序列预测方法，包括非平稳Transformer、RevIN、CI、FCDNet和AMD框架等。这些方法通过线性映射、频率动态融合和多尺度分解等技术，显著提高了预测性能，克服了传统模型的局限性，展现了在长期和短期预测任务中的优越性。