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Graphormer Hypergraph Incidence
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GateFormer模型利用天空图像改进太阳辐照度预测
研究人员开发了GateFormer，一种新颖的双解码器Vision Transformer (ViT)模型，用于利用天空图像进行逐时太阳辐照度预测。该模型整合了观测到的全球水平辐照度 (GHI) 和视觉云动力学，将预测分解为轨迹预测和变化预测。在NREL-TSI基准测试中，GateFormer比现有的Transformer基线模型在RMSE上提高了9.6%，并在多个数据集上实现了最低的最终视线RMSE，比智能持久性预测提高了高达28.…
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GHI框架利用超图结构增强情感分析
研究人员开发了GHI，一个用于方面级情感分析的新型框架，它利用了条件超图关联结构。该方法通过将语言和语义信息表示为标记-超边关联关系，有效地将情感证据与特定方面绑定。在多个基准上的实验表明，GHI的性能优于现有基线，并且与Flan-T5等更大模型相比，参数数量显著减少，但仍取得了有竞争力的结果。