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EnergyMamba提出了一种新颖的时空框架，将图增强选择性状态空间模型与自适应共形分位数回归相结合，实现准确可靠的能源消耗预测并给出不确定性估计，在佛罗里达、纽约和加利福尼亚的真实数据集上取得了性能提升。