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temporal drift
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未知时态漂移下的无分布预测推理
本文提出了一种选择自适应窗口并利用其中的数据构建预测集的策略，通过优化估计的偏差 - 方差平衡来选择窗口，并为该方法提供了明确的覆盖保证，展示了其对潜在时间漂移的适应性。通过对合成和实际数据进行数值实验，验证了其有效性。
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a month ago
新词测试：评估大型语言模型的鲁棒性
使用大型语言模型 (LLMs) 对英语新词的研究表明，时间上以及模型训练和推理过程中不断出现的新词引起了数据漂移，对机器翻译等任务的性能造成了巨大影响。基于此，我们构建了一个基准测试来评估 LLMs 对新词的泛化能力和模型困惑度，并发现模型
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5 months ago
在线测试时空交通流预测的自适应
本研究介绍了一种用于空间 - 时间交通流预测问题的在线测试时适应技术，提出了自适应双重修正的系列分解（ADCSD）方法，通过两个独立的模块对已训练模型的输出进行季节和趋势周期分解，并在每次观测到数据条目时使用最新观测数据进行修正。该方法在四
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6 months ago
基于提示的高效时域泛化
我们的研究论文提出了一种新颖的基于提示的时间域泛化方法，该方法具有参数高效、时间高效的特点，并且在训练过程中不需要访问目标域数据（即未来时间段的数据）。我们的方法通过学习全局提示、领域特定提示和感知潜在时间动态的提示，使目标预训练模型适应时
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9 months ago
KDD
自然时间序列移动活动识别下行为和时间变化的域自适应
通过采集数据集，支持在自然场景下进行移动活动识别和健康监测，使用无监督领域适应算法和对比学习来提高识别准确性，数据集可供使用。
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2 years ago
ACL
缓解时间漂移：保持 NER 模型清晰的简单方法
该研究提出了一种测量推文潜在趋势的直观方法，用于选择最具信息价值的实例以用于训练命名实体识别的神经模型的更新，实验表明，该方法比其他方法使用更少的训练数据更能提高准确性，是一个实用的解决方案。
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3 years ago
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