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本文提出一种基于仿真的方法，用虚拟传感器替代物理传感器来生成增强交通数据集，从而在保持交通模式的同时扩展城市网络中的传感器覆盖范围。
本文提出一个框架，利用基于熵的诊断方法来协调空间和时间特征表示，在涉及城市交通、气象和疫情数据集的大规模时空预测任务中实现了显著的精度提升。