该研究提出了频率域空间注意力机制（FSatten）和联合时频域变压器模型（JTFT），旨在提高多元时间序列预测的准确性。这些方法通过利用频域稀疏性和动态融合预测结果，优于传统方法，在捕捉周期依赖性和局部关系方面表现出良好的性能和泛化能力。

本文介绍了一种名为ENIQA的无参考图像质量评估方法，结合了空间域和频率域的特征，使用支持向量分类器和回归进行质量预测和失真分类。实验结果表明该方法具有高度的客观和主观评估一致性，且具有很好的泛化能力。