spatio-temporal

提出了一种节点级频谱能量公式，用于检测图中的伪装异常，并将其扩展到具有能量驱动消息传递的时空设置。在大规模基准测试上证明了其有效性。

本文提出使用 Ensemble Score Filter (EnSF)（一种基于评分的扩散数据同化方法），利用部分含噪声的观测数据来校正预训练的时空能耗模型的预测。数值实验表明，EnSF 在状态估计上显著优于开环传播，并且在非线性观测条件下优于集成卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter）。

提出了一种具有成对编码和基于事件的邻接矩阵的全局-局部图注意力网络（GLGAT）用于交通预测，有效捕捉时空相关性，并在真实数据集上取得了有竞争力的性能。