本文介绍了一种基于大模型的行车记录仪视频拼接方案。通过分析文件名中的时间信息，模型将视频文件按时间连续性分组，确保每组内时间差不超过10分钟。输出结果以JSON格式返回，作者强调了模型输出检查的重要性，并通过调整提示优化结果，以确保拼接的准确性。

本研究提出了一种双时域通道注意力机制(DTA)，旨在解决脉冲神经网络在时间信息利用方面的挑战。实验结果表明，DTA在静态和动态数据集上表现优异，增强了脉冲表示与时间通道关系的捕获能力。

本研究提出了一种“审查-再润色”框架，优化多跳问答中的时间信息处理，显著提升大语言模型的性能。

本研究提出了一种时间深隐高斯模型（tDLGM），用于处理高度多样化的非平稳时间序列数据。该模型有效捕捉时间信息，并对数据错误具有较强的鲁棒性，实验结果表明其在重构和生成复杂时间序列数据方面表现优异。

本文探讨了一种新的因果关系表示学习方法，通过时间信息和弱约束识别潜在因果变量。研究表明，该方法在非平稳环境中能够恢复独立潜在成分，并在识别时间延迟因果影响方面表现优越。通过稀疏性和非线性分析，增强了模型对变量的理解和可识别性。

本研究使用时间信息和人类多模态信号，通过LSTM在视频中检测对话群体和预测下一个发言者。实验结果显示，群体检测的真实正例率达85%，下一个发言者预测的准确率为98%。

该研究探讨了在预训练语言模型中引入时间信息的方法，以提升自然语言处理和信息检索的性能。提出的模型TimeBERT和TempoBERT在时间相关任务中表现优异，利用时间掩码和时间对齐技术显著提高了模型效果，并增强了模型对语义变化的检测能力。

本文提出了一种新型的少样本动作识别方法SA-CT，通过整合空间关系和时间信息，显著提升了模型的判别能力。该方法在多目标跟踪中取得了76.5%的MOTA和73.6%的IDF1，表现优异。

本文提出了一种基于单目摄像头和LiDAR的3D多人姿态估计方法，利用多模态融合和时间信息指导网络学习，避免依赖3D姿态注释。实验结果表明，该方法在准确性和泛化能力上表现优越。

大型语言模型对时间信息的推理和保留能力有限，闭源模型显示知识缺口，微调方法未带来显著性能提升。

文章讨论了在打包过程中如何通过注入JavaScript代码来记录打包时间，以便开发者跟踪构建过程中的时间信息。