本文探讨了多种时间点过程（TPP）建模方法，包括卷积神经网络和RNN的集成模型、扩散生成模型及DualTPP模型，旨在提高事件预测的准确性和效率。研究表明，这些新方法在长期预测和复杂时间数据处理方面表现优异，推动了神经时间点过程领域的发展。