事件检测

【时序异常检测综述】十年回顾：深入研究时间序列异常检测图1所示。不同时间序列应用和异常类型的示例。请各位同学给我点赞，激励我创作更好、更多、更优质的内容！^_^

【AAAI-26：时序概念漂移】DeepBooTS：用于时序漂移的双流残差增强DeepBooTS 是针对时间序列预测中概念漂移问题提出的双流残差递减提升模型，通过偏差-方差分解理论证明集成学习可在不增加偏差的前提下降低预测方差，核心创新包括输入与标签双流分解、逐层残差校正及门控系数自适应调节，在多元、单变量及大规模数据集上均超越18种SOTA方法，实现 15.8% 的平均性能提升，同时兼具高通用性、可解释性及深度扩展能力（支持16层深度而无过拟合）。

【事件检测】用于事件预测的文本增强多粒度时态图学习请各位同学给我点赞，激励我创作更好、更多、更优质的内容！^_^关注微信公众号，获取更多资讯MTG是端到端的文本增强时序图学习模型，通过三个核心模块捕捉多粒度历史信息，结合文本特征提升预测性能，整体架构如图2所示。

热爱生活的五柒

事件抽取tr、ti、ar 和 ai的意思（触发词、事件类型、事件参数、参数的类型）在事件抽取（Event Extraction）任务中，tr、ti、ar 和 ai 是常见的标注术语，用来描述事件的组成部分。具体来说，它们通常代表触发词（Trigger）、事件类型（Type）以及事件参数（Argument）和参数的类型（Argument Type）。

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