ICML 2025 顶会海报论文项目
数据处理、模型适配与实验支撑、自监督学习辅助集成、结果验证与工程落地
高搏
基本信息
担任角色
数据处理、模型适配与实验支撑、自监督学习辅助集成、结果验证与工程落地
公司/背景
不规则多元时间序列（IMTS）研究项目
开始时间
2024.11
结束时间
2025.05
项目描述
针对不规则多元时间序列存在的多通道信号错位
数据缺失率高等问题
协助完成等间隔特征补丁拆解
训练数据清洗
格式标准化与分布优化
利用跨通道依赖关系辅助补全缺失数据
协助将视觉掩码自编码器适配到IMTS场景
参与稀疏多通道数据补丁重建实验设计
技术栈
Python
numpy
matplotlib
Visual MAE
掩码自编码器
自监督学习
时间序列预测
IMTS
亮点
成果入选国际顶会ICML 2025
代码开源至GitHub
在医疗
气候
生物力学等4类真实数据集上验证
预测精度（MAE
MSE）优于20种主流基线模型
仅使用20%训练数据的少样本场景下仍保持竞争力
模型推理延迟低至4.82ms
样本