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TOOL · CL_183155 · Aug 5 · 04:00

新框架SynEnergy生成保留异常的合成能源数据

研究人员开发了SynEnergy，一个新颖的两阶段扩散模型框架，旨在生成能够准确保留异常事件的合成能源消耗数据。该框架首先使用基于异构图的异常语义学习（HG-ASL）来提取特定区域的异常语义，通过建模空间和属性依赖性。随后，异常语义引导的扩散模型（AS-Diff）将这些学习到的语义整合到生成过程中，确保稀疏、局部异常与真实的消耗模式一起被保留。在真实世界数据集上的评估表明，与现有方法相比，SynEnergy在保留异常和提高下游任务质量…