时序路径 典型的时序路径有4类，如下图所示，这4类路径可分为片间路径（标记①和标记③)和片内路径（标记②和标记④）。 ? ...对于所有的时序路径，我们都要明确其起点和终点，这4类时序路径的起点和终点分别如下表。...，也就是FPGA内部的时序逻辑。...时序模型 典型的时序模型如下图所示，一个完整的时序路径包括源时钟路径、数据路径和目的时钟路径，也可以表示为触发器+组合逻辑+触发器的模型。 ? ...该时序模型的要求为(公式1) Tclk ≥ Tco + Tlogic + Trouting + Tsetup - Tskew 其中，Tco为发端寄存器时钟到输出时间；Tlogic为组合逻辑延迟；Trouting
/2406.09009 代码链接：https://github.com/chenzRG/Fredformer 前言 这篇文章发表于KDD2024，作者的出发点以及写作思路特别好，属于先通过定量分析发现时序预测任务中...，频域信息利用不合理的问题，然后有针对性的设计了Fredformer模型，最后进行实验评估。...所以论文读下来很顺畅，模型设计也让你感觉有据可循。 所以理解这篇文章，首先要跟着作者的思路。来看上面这张图，作者挑选了三个模型，分别是FEDformer、Patch TST和本文模型。...上面左图中的k1表示低频特征，模型成功捕捉到了低频成分k1的振幅，但未能捕捉到k2和k3，所以下方的relative error热图值基本只在k1有优化，表明模型主要集中于学习k1成分。...未来改进 可以进一步扩展其在更多样化数据集上的测试，包括那些带有噪声和异常值的真实世界数据，以验证模型的鲁棒性。同时，研究超参数优化、长期预测能力、模型解释性。
，模型名为Medformer，专门用于医疗时间序列（MedTS）分类。...本文模型 模型结构比较容易看明白，左侧A是骨干网络，就是Transformer，核心贡献有两部分，分别在嵌入层和注意力层，分别对应“跨通道多粒度patch嵌入”和“多粒度自注意力”。...然后，这些patch通过线性投影映射到潜在嵌入空间，并进行数据增强以提高模型的学习能力。...通过结合这两个阶段，Medformer有效地整合了不同时间尺度上的特征，增强了模型捕捉细粒度和大粒度模式的能力。相比简单地连接所有patch并对其进行自注意力的方式，降低了计算复杂性。...多模态数据融合：目前的研究仅关注了单一类型的医学时间序列数据，是否可以探索将 Medformer 模型扩展到多模态数据融合的场景？
十大时序模型简介 简介 ? 时间序列建模在销量预测，天气预测，车流量预测，股票价格预测等问题中扮演着至关重要的角色，一般时间序列的问题可以表述为下面的形式 ?...验证策略确定好了之后，接下来，我们就可以研究探讨十大时序模型。...model) Exponential smoothing ARIMA, SARIMA GARCH Dynamic linear models TBATS Prophet NNETAR LSTM 十大时序模型...Naïve和SNaïve模型通常被用作基准模型。...趋势时间序列则有两种选择： 饱和增长模型和分段线性模型。 多周期季节性模型依赖于傅立叶级数。 已知的自定义假日的效果可以很容易地合并到模型中。
测试数据加载器（test dataloader）使用了drop_last=True，那么模型的评估可能会基于不完整的测试数据集，从而导致对模型性能的不准确评估，甚至可能导致不同模型之间比较的不公平。...然而，在测试或验证过程中，为了获得对模型性能的准确评估，应该确保所有测试数据都被使用，因此应该设置drop_last=False。...有趣的是，对于其他数据集，如ETTm1上的PatchTST等某些模型，却表现出了增强的性能。FITS（假设是指某个时间序列预测模型）仍然保持了足够好且与其他最先进模型相媲美的性能。
并以此为基础，提出了大规模预训练模型 LPTM，本文并没有对backbone从模型的角度进行改进，核心创新主要还是上面说的自适应分割，使 LPTM 在不同领域数据集上能灵活适应。...据作者所述，该模型在零样本和微调场景下均优于众多基线模型，且所需数据（减少约40%）和训练时间（减少约50%）更少。...本文模型 整体思路也非常简单，分两步，先基于不同领域的数据集进行预训练，然后放入到原transformer。...自从patch TST之后，大多数基于transformer的时序都是将输入时间序列分割成等长的片段，并将每个片段作为token输入到模型中。...那么很自然的，在预训练阶段，可以通过寻找让 SSL loss 尽可能低的分割策略，帮助模型更好地捕捉时间序列内在结构和模式。
我个人觉得，大家很要必要研读一下DLinear和FITS这两篇文章，不在于模型，而在于作者讲故事的能力和技巧。如何把一个结构简单的模型，放到一个特定的应用领域（边缘端）讲出来，特别是配合分析。...FITS模型 关于模型推荐大家结合代码来看，非常清晰，FITS的流程如图所示： 首先对于长度为L的序列，作者首先进行了RIN归一化，目的是为了使序列均值为0，然后使用傅立叶变换rFFT把时域信息转到频域...这样的好处在于能够去掉噪声，减少模型参数量。...FITS对比试验 在模型参数量大大减少的情况下，FITS和Patch TST互有胜负，模型算是SOTA了。在比较推理速度，FITS的优势就出来了。...这篇文章换了一个赛道，在低参数量、快推理速度的边缘段，做了一个并不复杂的模型，发到了ICLR24，不得不佩服作者讲故事的能力和技巧。
以下是本系列第一篇，同步时序模型介绍。...芯片间通信的时序模型 大体上，有三种时序模型用于芯片间通信，那就是系统同步，源同步以及自同步，下面分别介绍： 系统同步 所谓的系统同步，即在IC之间通信中，外部公共时钟应用于两个IC之间，并用于数据发送以及接收...系统同步电路图 这是一种很常见的电路模型，在IC应届生招聘时，这种类型的时序分析题，也最为常见。 如下图为上图的详细时序模型： ? 系统同步时序模型 阴影部分为必须要考虑的延迟。...其时序模型如下： ? 源同步时序模型 自同步 所谓自同步，即两个IC之间同步，其中发送IC生成的包含数据和时钟的流发送至接收IC。自同步的电路图如下： ?...其时序模型如下： ?
在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题...； 如何利用模型预测。...3.2 构造模型 在这一节，我们将构造LSTM模型。 首先，我们需要将处理后的数据集划分为训练集和测试集。为了加速模型的训练，我们仅利用第一年数据进行训练，然后利用剩下的4年进行评估。...接下里我们对模型效果进行评估。...多元时序多时滞输入预测的完整例子如下: from math import sqrt from numpy import concatenate from matplotlib import pyplot
前言 梳理了近期几篇时间序列大模型研究文章（后台回复：“论文合集”获取），时间序列大模型的研究正在迅速发展，并且在多个领域和应用中展现出巨大的潜力。...随着技术的不断进步，预计未来会有更多创新的方法和应用出现，但我感觉目前可以重点关注以下三方面： 基础模型的构建：研究者们正在尝试构建时间序列预测的基础模型，这些模型可以在不同的时间序列数据集上进行预训练...这一模型采用了一个创新的统一网络架构，结合了序列和变量注意力机制、动态线性算子，并作为一个统一模型进行训练。在38个跨领域的数据集上，UniTS展现了超越特定任务模型和基于自然语言的LLMs的性能。...结果表明，Chronos模型能够利用来自不同领域的时间序列数据，提高在未见预测任务上的零样本准确性，将预训练模型定位为一种可行的工具，极大地简化了预测流程。...然而，尽管基础模型在自然语言处理和计算机视觉等模态上取得了成功，但针对时间序列预测的基础模型开发却相对滞后。
据论文中的描述，TimesFM模型在各种公共数据集上的即插即用零样本性能接近于每个单独数据集的最先进监督预测模型的准确性。...模型的核心包括：1）一个大规模时间序列语料库，结合了真实数据和合成数据；2）解码器风格注意力架构。 本文模型 基本模型设计： 分块（Patching）。选择在训练期间将时间序列切分为patch。...仅解码器模型（Decoder-only model）。谷歌的架构与PatchTST的一个关键区别在于，谷歌的模型是仅解码器模式训练的。...论文实验和结论 文中进行了对比实验和消融实验，结论是本文模型TimesFM模型在各种公共数据集上的即插即用零样本性能接近于每个单独数据集的最先进监督预测模型的准确性。...未来工作 Prompt Tuning：在大型语言模型中，提示调整技术如思维链能显著提升模型性能。然而，对于时间序列模型，这些技术的应用尚不明确。
前言 这篇文章的思路就是：通过傅立叶变化，把时序数据自适应切分为最佳的、不同尺度的patch，然后设计patch内和patch间的注意力机制，进行下游任务。思路非常清晰简洁。...本文工作 论文提出Pathformer模型，它整合了时序的resolution和distance，能够根据输入时间序列中不同的时序，动态调整多尺度建模过程，自适应的用不同尺度的patch分解时间序列。...对九个真实世界数据集的实验结果表明，Pathformer优于现有模型，展现出更强的泛化能力。
Transformer的核心之一是注意力机制，而基础Transformer时序预测的注意力机制主要建模同一变量不同时刻的相关性（文中称跨时间依赖，如下图b），却忽视了不同变量之间的依赖性（文中称之为跨维度依赖...为了填补这一空缺，本文提出了 Crossformer，利用跨维度依赖性进行多变量时序预测。...本文工作 1、DIMENSION - SEGMENT-WISE EMBEDDING（DSW） 本文的第一个创新点在于时序数据的embedding，我们先看图1。
异常检测：将训练好的模型应用于新的时间序列数据，识别异常数据点。输入数据时序的特性时间序列往往呈现有序性、趋势性、季节性、周期性， 以及随机性。...样本的构成考虑到时序的周期和时序长度的trade-off， 天、周同比往往在业务场景中是具备明显特征的。 因此， 我们可以考虑短时时序 + 周期时序 组合为一条输入样本。...例如：可以对标注的时序进行聚类无监督检测模型预标注开源数据集的引入。 xgb代码实战1. 特征工程提取时序特征1.1..../usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-"""Tencent is pleased to support the open source community...总结xgboost有监督模型， 在时序异常检测的效果还不错， 在特征工程设计充分， 数据集达到万规模的情况下， 整体准确率可以达到：85%以上。
基于标签(tag-value)的时序数据模型 当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等)....Pronmentheus时序数据模型 prometheus采用了多维数据模型,包含 指标名称(metric name),一个或多个标签(labels) 以及指标数值(metric value) 时序数据模型包括了...InfluxDB时序数据模型 下图4是InfluxDB对时序数据模型的图形化表示： 图4 measurement： 指标对象，也即一个数据源对象。...图6 基于树形（tree schema）的时序数据模型 IoTDB与其他TSDB的数据模型最大的不同，没有采用标签（tag-value、Labels）模式，而是采用树形结构定义数据模式：以root为根节点...图8 时序数据的基本模型可以分成下面几个部分： Metric：度量的数据集，类似于关系型数据库中的 table，是固定属性，一般不随时间而变化 Timestamp：时间戳，表征采集到数据的时间点 Tags
数据传送速率用波特率来表示， 指单位时间内载波参数变化的次数， 或每秒钟传送的二进制位数 如每秒钟传送240个字符， 而每个字符包含10位（1个起始位， 1个停止位， 8个数据位）， 这时的波特率为2400Bd 传输时序如下图...可以是1位、1.5位、2位的高电平 空闲位： 处于逻辑1状态， 表示当前线路上没有资料传送 uart接口的时序分析 1、串行数据的格式 异步串行数据的一般格式是：起始位+数据位+停止位，...RS-485发送数据时的正确时序如图4所示。 图4 RS-485的正确发送数据时序 在图4中，发送控制信号的宽度基本与数据信号的宽度一致，所以能保证发送数据的正确和发送后及时转为接收。 ...图5 RS-485控制信号太短时的时序 图6 RS-485控制信号太长时的时序 在图5中，由于控制信号关闭过早，则第二个字节的后两位将发送错误；在图6中，由于控制信号关闭过迟，使485芯片在发送数据后
(3) 用于评估这些模型的实验基准仍处于起步阶段，尤其是在资源、时间和监督有限的情况下。 本文提出MOMENT，一个用于通用时间序列分析的开源基础模型家族。...该模型家族中的模型：(1)处理多样化时间序列分析任务（如预测、分类、异常检测和插补等）的基础模块，(2) 可以即插即用，无需或仅需少量特定任务示例（实现零样本预测、少样本分类等），(3) 通过使用任务相关的数据进行微调...MOMENT模型： 在MOMENT模型中，时间序列被分解为不重叠的固定长度子序列，称为补丁（patch）。每个补丁被映射为一个D维度的补丁嵌入。...结论 本文提出一个时间序列基础模型MOMENT，构造了（Time Series Pile）大型多样化公共时间序列数据集，并通过从头开始预训练高性能时间序列基础模型，证明了其有效性。...然后，还对模型结果进行了大量的可视化分析。
当然也可使用 python 参数marker, linestyle 或ls, color 或c分别指定上述属性。
为了解决这一问题，论文采取了以下措施： 模型中心分类：通过模型中心的分类方法，明确了时间序列基础模型（Time Series Foundation Models, TSFMs）的各个关键要素，包括模型架构...DiffSTG [93]: 结合去噪扩散模型进行概率空间-时间图预测。 这些研究代表了时间序列分析中基础模型的最新进展，并且论文还讨论了这些模型在金融、医疗保健、交通、气候和其他领域的应用。...通过这种分类，论文详细审视了构成时间序列基础模型的关键元素，从而深入理解这些模型在时间序列分析中的工作机制。...分类框架：提出了一个新的模型中心分类框架，用于对时间序列基础模型进行分类和分析。 理论分析：深入探讨了时间序列基础模型的理论基础，包括模型架构、预训练技术、适应方法和数据模态等方面。...跨领域和跨任务的泛化能力： 研究如何提升模型在不同领域和任务之间的泛化能力，例如通过元学习和迁移学习技术。 模型稳健性和健壮性： 研究如何提高模型在面对噪声数据、异常值和攻击时的稳健性和健壮性。
时序图 时序图用于描述对象之间的传递消息的时间顺序, 即用例中的行为顺序. 当执行一个用例时, 时序图中的每条消息对应了一个类操作或者引起转换的触发事件....对象: 时序图中对象使用矩形表示, 并且对象名称下有下划线. 将对象置于时序图的顶部说明在交互开始时对象就已经存在了. 如果对象的位置不在顶部, 表示对象是在交互的过程中被创建的....表示时序图中的对象在一段生命周期内存在. 每个对象底部中心的位置都带有生命线. 消息: 两个对象之间的单路通信. 从发送方指向接收方. 在时序图中很少使用返回消息....Process On创建时序图 新建-UML LINKS processon ML建模之——时序图(待整理) UML系列——时序图（顺序图）sequence diagram 时序图、流程图、状态图、协作图之间的区别...画UML的用例图和时序图
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