从Moment.js迁移到JS Temporal API

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Articles on Smashing Magazine — For Web Designers And Developers
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持久执行：在不可靠的世界中构建可靠软件

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The New Stack
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无缝监控Temporal工作流：推出Temporal Cloud与Grafana Cloud的集成

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engineering on Grafana Labs
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无缝监控Temporal工作流：推出Temporal Cloud与Grafana Cloud的集成

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大规模一致性：统一Temporal和YugabyteDB

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The New Stack
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Temporal与OpenAI推出AI代理持久性，公开预览集成

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InfoQ
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Grab将其订阅平台从SQS和Redis切换至Temporal

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【Rust日报】2025-06-16 Oxlint 发布 1.0 - JavaScript & TypeScript Linter

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Rust.cc
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本研究提出了一种新的离线强化学习框架——时间距离感知转换增强（TempDATA），旨在解决因超出分布样本导致的性能下降问题。TempDATA通过在时间结构化的潜空间中生成增强过渡，能够模拟长期行为，提升多个测试任务的表现。

Temporal Distance-aware Transition Augmentation for Offline Model-based Reinforcement Learning
BriefGPT - AI 论文速递
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Temporal在AWS上旨在简化构建弹性分布式系统

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InfoQ
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本研究提出了一种细粒度时空感知算法，旨在提高气体泄漏检测与分割的效率和准确性。该算法通过捕捉关键运动线索和物体特征，显著改善了分割效果，实验结果表明其在气体泄漏处理上优于现有模型。

Fine-grained Spatial-Temporal Perception for Gas Leak Segmentation
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本文研究了时序图中的最小老化标记问题，旨在优化边的可用性时间安排，以确保在给定时间内所有顶点对均连接，并最小化标记数量。研究表明，该问题的近似度与图的直径及最大允许时间有关，并提出了一组近似算法。

Approximating Optimal Temporal Connectivity Labels
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本研究提出了一种混合自编码器方法（hybrid TDC-AE），旨在提高网络物理系统中的异常检测效率和分类性能。该方法利用传感器数据的时间相关性和物理原理，增强系统的弹性，以应对数字化和物联网设备带来的新漏洞问题。

Hybrid Temporal Differential Consistency Autoencoder for Efficient and Sustainable Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems
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本文提出了一种基于高斯共轭模型的时间高斯共轭模型（TGC），用于临床多变量时间序列数据中的缺失值插补。通过期望最大化（EM）算法，TGC在不同缺失率的数据上表现出更强的鲁棒性和优越的性能，实验结果表明其插补效果明显优于现有方法。

Temporal Gaussian Copula Model for Imputation of Clinical Multivariate Time Series Data
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本研究提出了一种新颖的OD-CED预测模型，旨在满足共享出行平台的时空预测需求。该模型利用无监督空间粗化技术和编码-解码架构，有效捕捉语义和地理依赖性。实验结果显示，该模型在处理稀疏度超过90%的OD矩阵时，显著优于传统统计方法。

Spatio-temporal Prediction of Fine-Grained Origin-Destination Matrices and Its Applications in Ridesharing
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本研究提出了一种新方法，将图神经网络与双向长短期记忆模型结合，以解决动态网络中的节点识别问题。该方法在不同网络中实现了90%的准确率，提高了种子集选择效率，降低了计算开销。

Temporal Graph Influence Maximization Candidate Node Prediction Based on Graph Neural Networks
BriefGPT - AI 论文速递
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本研究提出了一种新型的4D占用世界模型T$^3$Former，旨在提高智能体运动轨迹与环境变化的关联性和实时预测能力。实验结果显示，T$^3$Former的推理速度达到26帧每秒，平均交并比提升至36.09，规划误差降低至1.0米。

Temporal Triplane Transformers as Occupancy World Models
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本研究提出了一种门控多模态时间神经网络，旨在解决深度学习在睡眠分级中的多模态贡献不均和数据干扰问题。通过动态融合心率、运动、步数、EEG和EOG数据，显著提高了分类准确率，性能优于现有模型。

SleepGMUformer: A Gated Multimodal Temporal Neural Network for Sleep Staging
BriefGPT - AI 论文速递
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用PureScript和Temporal替代低代码（开发日志）

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DEV Community
DEV Community ·

本研究提出了时间困惑度评分（TPL）和不可破解时间奖励（UTR）框架，解决了视频处理多模态大模型中的性能下降问题，显著提升了视频理解能力。

Unbreakable Temporal Reward for Scalable Video Multimodal Large Models
BriefGPT - AI 论文速递
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