行业数据-2013-2023年全球ABS产能及预测.rar下载

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ICML 2023丨时间序列预测（Time Series Prediction）论文汇总

在九个真实世界的数据集上进行了广泛的实验。事实上，虽然朴素的深度时间指数模型比经典时间指数模型的手动预定义函数表示更具表现力，但它们不足以进行预测，由于缺乏归纳偏差，无法泛化到看不见的时间步长。在本文中，我们采取了一条不同且更具挑战性的路线，旨在开发一种可自我解释的模型，称为反事实时间序列（CountTS），它为时间序列预测生成反事实且可操作的解释。具体来说，我们形式化了时间序列反事实解释问题，建立了相关的评估协议，并提出了一种具有时间序列溯因、行动和预测的反事实推理能力的变分贝叶斯深度学习模型。

【时间序列预测 2023 ICLR】TimesNet

时间序列分析在天气预报、异常检测、行为识别等广泛应用中具有重要意义。本文重点研究了时间变化建模，这是广泛分析任务的共同关键问题。以往的方法试图直接从一维时间序列中完成这一任务，但由于复杂的时间模式，这是极具挑战性的。在观测时间序列多周期的基础上，我们将复杂的时间变化分解为多重的周期内和周期间变化。为了解决一维时间序列在表示能力上的局限性，我们将一维时间序列转化为一组基于多个周期的二维张量，从而将时间变化的分析扩展到二维空间。

通信行业基于MongoDB的安全合规与性能优化：5G时序数据处理、可查询加密及窗口函数应用

内容概要：本文围绕MongoDB在通信行业的深度应用，系统讲解了可查询加密、时间序列集合、窗口函数与性能诊断四大核心技术。通过详实的代码案例，展示了如何利用可查询加密实现敏感数据合规存储与查询，使用时序集合高效处理5G网络KPI等高频写入场景，借助窗口函数进行经营指标的趋势分析，并结合explain()与查询分析器完成性能调优。文章还涵盖分片一致性检查、索引优化等运维实践，全面覆盖通信系统对安全、性能与扩展性的严苛要求。; 适合人群：具备一定数据库基础，从事通信行业研发、架构或运维工作1-3年的技术人员，尤其是参与5G网络监控、客户数据管理或大数据平台建设的相关人员。; 使用场景及目标：① 实现用户手机号、身份证等敏感信息的加密存储与等值查询，满足安全合规要求；② 构建高吞吐、低延迟的5G基站KPI时序数据存储与分析系统；③ 在数据库层直接完成滑动平均、累计求和等经营分析，减少应用层计算负担；④ 诊断慢查询、验证索引有效性，保障系统高性能运行。; 阅读建议：此资源强调理论与实战结合，建议读者在本地或测试环境部署MongoDB 7.0+版本，动手复现文中代码，重点关注schemaMap配置、时序集合参数选择与窗口函数语法细节，并结合explain执行计划理解底层优化机制，从而真正掌握通信级数据架构的设计精髓。