arXiv · cs.AI· Lin Jiang, Rongchao Xu, Guang Wang·· 11 小时前
CrossTF通过时间—频率跨视图扩散提升极端事件时间序列生成保真度
Cross-View Time-Frequency Diffusion for Extreme-Aware Time-Series Generation
arXiv:2610.17407v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Lin Jiang, Rongchao Xu, Guang Wang
研究任务与主要进展
Lin Jiang、Rongchao Xu和Guang Wang提出Cross-View Time-Frequency Diffusion（CrossTF），利用时间域与频域去噪器估计之间的差异进行极端事件感知的时间序列生成。论文摘要报告，在7个真实数据集、相对11个基线时，极端保真度提升26.1%，整体生成性能提升7.4%；该结果仅依据摘要，具体实验细节尚未核验。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org