:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hsieh, Yi-Hsien, Chien, Ta-Jung, Huang, Chun-Kai, Sun, Shao-Hua, Lin, Che
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Artificial Intelligence
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2511.09247
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Scalable Numerical Embeddings for Multivariate Time Series: Enhancing Healthcare Data Representation Learning
von: Huang, Chun-Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Temporal Dynamic Embedding for Irregularly Sampled Time Series
von: Kim, Mincheol, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continuous-Time Linear Positional Embedding for Irregular Time Series Forecasting
von: Kim, Byunghyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ContiFormer: Continuous-Time Transformer for Irregular Time Series Modeling
von: Chen, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedKLPR: KL-Guided Pruning-Aware Federated Learning for Person Re-Identification
von: Yu, Po-Hsien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ReTAMamba: Reliability-Aware Temporal Aggregation with Mamba for Irregular Clinical Time Series Prediction
von: Kim, Jinwoong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Latent Laplace Diffusion for Irregular Multivariate Time Series
von: You, Zinuo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Adversarial Learning Approach to Irregular Time-Series Forecasting
von: Nam, Heejeong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Probabilistic Learning of Multivariate Time Series with Temporal Irregularity
von: Li, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Heteroscedastic Temporal Variational Autoencoder For Irregular Time Series
von: Shukla, Satya Narayan, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Causal Discovery for Irregularly Time Series with Consistency Guarantees
von: Li, Weihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Service Disruption: Emergency Care Implications of Reduced Long‐Term Care Utilization During the COVID ‐19 Pandemic
von: Chien‐Chieh Hsieh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

WaveGNN: Integrating Graph Neural Networks and Transformers for Decay-Aware Classification of Irregular Clinical Time-Series
von: Hajisafi, Arash, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TimeSAF: Towards LLM-Guided Semantic Asynchronous Fusion for Time Series Forecasting
von: Zhang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

IMTS is Worth Time $\times$ Channel Patches: Visual Masked Autoencoders for Irregular Multivariate Time Series Prediction
von: Hu, Zhangyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MedCT: A Clinical Terminology Graph for Generative AI Applications in Healthcare
von: Chen, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NuTime: Numerically Multi-Scaled Embedding for Large-Scale Time-Series Pretraining
von: Lin, Chenguo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

No Imputation Needed: A Switch Approach to Irregularly Sampled Time Series
von: Agarwal, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PYRREGULAR: A Unified Framework for Irregular Time Series, with Classification Benchmarks
von: Spinnato, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time-IMM: A Dataset and Benchmark for Irregular Multimodal Multivariate Time Series
von: Chang, Ching, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing LLM Reasoning for Time Series Classification by Tailored Thinking and Fused Decision
von: Zhou, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integrating Sequence and Image Modeling in Irregular Medical Time Series Through Self-Supervised Learning
von: Chen, Liuqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Construction Site Scaffolding Completeness Detection Based on Mask R-CNN and Hough Transform
von: Lin, Pei-Hsin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Statistical Approach for Modeling Irregular Multivariate Time Series with Missing Observations
von: Nie, Dingyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SEDformer: Event-Synchronous Spiking Transformers for Irregular Telemetry Time Series Forecasting
von: Zhou, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stable Neural Stochastic Differential Equations in Analyzing Irregular Time Series Data
von: Oh, YongKyung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion-Reward Adversarial Imitation Learning
von: Lai, Chun-Mao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Legal Documents Drafting with Fine-Tuned Pre-Trained Large Language Model
von: Lin, Chun-Hsien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unleashing The Power of Pre-Trained Language Models for Irregularly Sampled Time Series
von: Zhang, Weijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Higher-order Cross-structural Embedding Model for Time Series Analysis
von: Lin, Guancen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A GAN Approach for Node Embedding in Heterogeneous Graphs Using Subgraph Sampling
von: Hsu, Hung-Chun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

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

KairosAgent: Agentic Time Series Forecasting with Fused Semantic Reasoning
von: Feng, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Altered spectral patterns of aperiodic electroencephalography in autism
von: Yi‐Ling Chien, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MedGNN: Towards Multi-resolution Spatiotemporal Graph Learning for Medical Time Series Classification
von: Fan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MedMamba: Recasting Mamba for Medical Time Series Classification
von: He, ZhengXiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DBGL: Decay-aware Bipartite Graph Learning for Irregular Medical Time Series Classification
von: Chen, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

One-Step Graph-Structured Neural Flows for Irregular Multivariate Time Series Classification
von: Gao, Mengzhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DualDynamics: Synergizing Implicit and Explicit Methods for Robust Irregular Time Series Analysis
von: Oh, YongKyung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating Time Series into LLMs via Multi-layer Steerable Embedding Fusion for Enhanced Forecasting
von: Chen, Zhuomin, et al.
Veröffentlicht: (2025)