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该论文提出了多变量时间序列超分辨率预测（MTS-SRF）任务及 TimeMagnifier 模型，能够从粗粒度历史数据中预测细粒度未来，在十个数据集上以 12.3% 的平均 MSE 降低击败 15 个基线。