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本文介绍了一种名为PromptST的解决方案,用于时空多属性预测。该方案通过时空变换器和参数共享训练机制处理不同时空属性之间的共同知识,并使用轻量级时空指令调优策略适应特定属性。实验证明PromptST具有先进性能和高可迁移性,为智能城市建设提供了有前景的应用潜力。

ComS2T: 适用于数据自适应模型演化的补充时空学习系统

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-04T00:00:00Z
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