研究人员开发了一种名为规范固定序数网络（GON）的新模型，用于根据轨迹窗口的可预测性对其进行评分。与现有的仅限于单一系统的现有方法不同，该模型旨在为不同系统之间的可预测性提供一致的数值解释。GON 使用时间卷积模型和锚点-方差目标来实现这一点，它基于局部轨迹几何特征进行操作。实验表明，使用预训练检查点初始化 GON 可显著提高各种窗口大小和系统的性能，证明了其跨系统可迁移性。 AI
影响 引入了一种评估和转移可预测性分数跨不同动力学系统的创新方法，有可能改进预测和诊断。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型及其方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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