Buchumschlag

BLAST: Balanced Sampling Time Series Corpus for Universal Forecasting Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Shao, Zezhi, Li, Yujie, Wang, Fei, Yu, Chengqing, Fu, Yisong, Qian, Tangwen, Xu, Bin, Diao, Boyu, Xu, Yongjun, Cheng, Xueqi
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

ARIES: Relation Assessment and Model Recommendation for Deep Time Series Forecasting
von: Wang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Integration of Spatial-Temporal Knowledge: A Lightweight Approach to Atmospheric Time Series Forecasting
von: Fu, Yisong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective Learning for Deep Time Series Forecasting
von: Fu, Yisong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GinAR: An End-To-End Multivariate Time Series Forecasting Model Suitable for Variable Missing
von: Yu, Chengqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

APT: Affine Prototype-Timestamp For Time Series Forecasting Under Distribution Shift
von: Li, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Merlin: Multi-View Representation Learning for Robust Multivariate Time Series Forecasting with Unfixed Missing Rates
von: Yu, Chengqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

STA-GANN: A Valid and Generalizable Spatio-Temporal Kriging Approach
von: Li, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Progress in Multivariate Time Series Forecasting: Comprehensive Benchmarking and Heterogeneity Analysis
von: Shao, Zezhi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

HUTFormer: Hierarchical U-Net Transformer for Long-Term Traffic Forecasting
von: Shao, Zezhi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

AdapTraj: A Multi-Source Domain Generalization Framework for Multi-Agent Trajectory Prediction
von: Qian, Tangwen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PULSE: Generative Phase Evolution for Non-Stationary Time Series Forecasting
von: Liu, Yangyou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CBPNet: A Continual Backpropagation Prompt Network for Alleviating Plasticity Loss on Edge Devices
von: Shao, Runjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic-Guided Dynamic Sparsification for Pre-Trained Model-based Class-Incremental Learning
von: Liu, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Teacher-Guided Student Self-Knowledge Distillation Using Diffusion Model
von: Wang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamical Adapter Fusion: Constructing A Global Adapter for Pre-Trained Model-based Class-Incremental Learning
von: Liu, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Context-Enhanced Multi-View Trajectory Representation Learning: Bridging the Gap through Self-Supervised Models
von: Qian, Tangwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Isolation to Integration: Building an Adaptive Expert Forest for Pre-Trained Model-based Class-Incremental Learning
von: Liu, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Consistency to Complementarity: Aligned and Disentangled Multi-modal Learning for Time Series Understanding and Reasoning
von: Ni, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Nonlinear Hash-based Optimization Method for SpMV on GPUs
von: Yan, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual Learning in the Frequency Domain
von: Liu, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IOR: Inversed Objects Replay for Incremental Object Detection
von: An, Zijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Sensitivity-Driven Expert Allocation Method in LoRA-MoE for Efficient Fine-Tuning
von: Xu, Junzhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Relational Diffusion Distillation for Efficient Image Generation
von: Feng, Weilun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gensor: A Graph-based Construction Tensor Compilation Method for Deep Learning
von: Liu, Hangda, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameterized Prompt for Incremental Object Detection
von: An, Zijia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online Policy Distillation with Decision-Attention
von: Yu, Xinqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PrePrompt: Predictive prompting for class incremental learning
von: Huang, Libo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TOTEM: TOkenized Time Series EMbeddings for General Time Series Analysis
von: Talukder, Sabera, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PSformer: Parameter-efficient Transformer with Segment Attention for Time Series Forecasting
von: Wang, Yanlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series Forecasting
von: Liu, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Continual Learning through Frequency Decomposition and Integration
von: Liu, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Low-redundancy Distillation for Continual Learning
von: Liu, RuiQi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation
von: Yang, Chuanguang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multi-Teacher Knowledge Distillation with Reinforcement Learning for Visual Recognition
von: Yang, Chuanguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Aurora: Towards Universal Generative Multimodal Time Series Forecasting
von: Wu, Xingjian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Event-aware Video Corpus Moment Retrieval
von: Hou, Danyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VIFO: Visual Feature Empowered Multivariate Time Series Forecasting with Cross-Modal Fusion
von: Wang, Yanlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FinZero: Launching Multi-modal Financial Time Series Forecast with Large Reasoning Model
von: Wang, Yanlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Video Corpus Moment Retrieval with Partial Relevance Enhancement
von: Hou, Danyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Large-Scale Traffic Forecasting with Transformers: A Spatial Data Management Perspective
von: Fang, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)