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介绍了FreSH，一种用于多元时间序列分类的频率分段层次化多专家框架，在UEA基准测试中实现了最先进的准确率，同时减小了模型规模和计算成本。
本文提出了一种面向无服务器环境的依赖感知自动缩放框架，集成了基于图的瓶颈识别、通过概率集成的多模型预测（MLP、LSTM、CNN）以及成本感知的缩放控制。实验表明，预测准确率达到99.88%，并降低了基础设施成本。