本文探讨了循环神经网络在事件序列处理中的应用，介绍了连续时间GRU及其优势，提出了神经常微分方程和神经随机微分方程等新方法，以提高时间序列建模的准确性和效率，并在多个领域验证了模型的有效性。

本文探讨了神经随机微分方程（Neural SDEs）在控制动力学模型、时间序列建模和风险评估中的应用，提出了SCOTCH结构学习、神经跳跃SDE和图神经SDE等新方法，展示了其在处理不规则时间序列数据和市场风险中的有效性。

本文探讨了神经常微分方程（NODEs）的建模能力，提出了分支傅里叶神经算子（BFNO）和数据驱动的Taylor-Lagrange NODEs（TL-NODEs）等新方法，显著提高了计算效率和准确性。同时，研究展示了神经ODE在时间序列建模和医学图像分析中的应用潜力。

本文提出了一种新颖的图神经随机微分方程（Graph Neural SDEs）模型，通过引入布朗运动的随机性，提升了图神经常微分方程在不确定性评估和变点检测方面的性能。该模型在时间序列建模和控制动力学中表现优越，适用于多种应用场景，验证了其优势和鲁棒性。

本文介绍了一种基于偏微分方程的深度残差神经网络方法，研究其稳定性和最优性，并探讨神经网络与PDE理论、变分分析、优化控制及深度学习的关系。此外，提出了结合神经随机微分方程的时间序列建模方法，应用于机器人系统控制。

本文介绍了名为LiLY的框架，用于解决时间序列建模中学习和更正模型的问题。该框架通过恢复时间延迟的潜在因果变量并确定它们之间的关系，将未知的分布转移分解为过渡分布更改和观察结果的全局更改。实验证明潜在因果影响可靠地从不同的分布变化中识别出来，通过这种模块化的变化表示，可以高效地学习在未知分布转换下更正模型。

本文总结了Transformer在时间序列建模中的优点、局限性、适应性和修改，并对预测、异常检测和分类等时间序列任务进行了分类。通过实证分析，研究了Transformer在时间序列中的表现，并提出了未来研究方向。这是第一篇全面系统地总结Transformer在时间序列数据建模领域进展的论文。