如有侵权或其他问题，欢迎留言联系更正或删除。出处：NIPS 2024代码：GitHub - yuppielqx/Time-FFM一 提出动机1. 贡献：(1)首次尝试：利用 LMs 的序列推理潜力，构建用于时间序列预测的联邦 FM ，避免数据泄露，守护数据隐私安全；(2) 提出 TIME - FFM，将时间序列数据与自然语言的模态对齐；自适应地确定提示以指导 LM 进行时间序列推理；(3) 引入了个性化的 FL 策略，在共享统一的时序知识、确保定制的预测结果之间取得平衡。（PS. LM - 语言模型）2. 动机：3.现存问题 及 解决方法：(1)Heterogeneous inputs:Cross-domain time series data input into the FM are heterogeneous in terms of dimensions and historical readings, posing evident difficulty to
如有侵权或其他问题，欢迎留言联系更正或删除。出处：NIPS 2024代码：GitHub - yuppielqx/Time-FFM一 提出动机1. 贡献：(1)首次尝试：利用 LMs 的序列推理潜力，构建用于时间序列预测的联邦 FM ，避免数据泄露，守护数据隐私安全；(2) 提出 TIME - FFM，将时间序列数据与自然语言的模态对齐；自适应地确定提示以指导 LM 进行时间序列推理；(3) 引入了个性化的 FL 策略，在共享统一的时序知识、确保定制的预测结果之间取得平衡。（PS. LM - 语言模型）2. 动机：3.现存问题 及 解决方法：(1)Heterogeneous inputs:Cross-domain time series data input into the FM are heterogeneous in terms of dimensions and historical readings, posing evident difficulty to
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