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Xinye Chen
Xinye Chen
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新的QABBA方法为时间序列数据提供误差保证的符号压缩
研究人员开发了量化ABBA（QABBA），这是基于自适应布朗桥聚合（ABBA）方法的时间序列数据压缩的一项进展。QABBA通过量化符号中心来实现更高的效率，这减少了参数占用空间并允许进行整数运算。该方法为重建质量提供了误差保证，并且可以直接将符号字符串输入大型语言模型，无需额外的嵌入层。在多个基准数据集上的实验证明了QABBA在时间序列分析的存储、准确性和预测性能之间的平衡方面的有效性。
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图神经网络提供更快的矩阵条件数估计
研究人员开发了一种利用图神经网络（GNN）有效估计稀疏矩阵条件数的新颖方法。该方法引入了一种图特征构建技术，其复杂度相对于矩阵大小和非零元素呈线性关系。所提出的基于GNN的方案旨在预测条件数的某个分量或整个值，而无需显式矩阵求逆，与传统的数值估计方法相比，速度显著提升。相关软件已公开提供。