Data Completion
데이터 완성

Data Completion(데이터 완성)란 무엇입니까?

Data Completion 데이터 완성 - Tensor representations have proven useful for many problems, including data completion. ^[1] data completion, budgetary challenges); and 3) management (e. ^[2] Methods: This was a descriptive study in which we selected our patients randomly among the BC patients and used questionnaires for data completion. ^[3] Results A total of 593 complex and 1,687 degenerative procedures were consecutively included with 100% data completion. ^[4] In addition, a new method is introduced to reshape the MRI data to a higher-dimensional tensor, so as to enhance the performance of data completion. ^[5] The assessment strategies of data quality included monthly evaluation and data audit, the participation of physicians to collect data, editing and correcting data errors, increasing the rate of data completion, following guidelines and data quality training, using specific data quality indicators, and real-time evaluation of data at the time of data entry. ^[6] Tensors are increasingly ubiquitous in various areas of applied mathematics and computing, and tensor decompositions are of practical significance and benefit many applications in data completion, image processing, computer vision, collaborative filtering, etc. ^[7] The primary objectives of this trial are to assess feasibility outcomes: (a) recruitment rate, (b) data completion, (c) BCN usability, (d) BCN acceptance, and (e) BCN use and assessed either on an ongoing basis or at 3- and 6-month post-intervention. ^[8] The main goal of this trial is to assess feasibility outcomes (recruitment rate and data completion) and change in maternal sensibility. ^[9] We will assess feasibility in terms of recruitment, randomisation, acceptability of the intervention, retention in the programme and data completion. ^[10] However, there were significant problems related to lack of data completion (38% data loss for primary outcome measure), choice of control comparator and outcome measures. ^[11] Through the data completion, traffic state prediction, simulation and evaluation, the optimal unit selection method will be selected from the arithmetic library and recommended to physical MCS-URN system to adapt the time-varying traffic state. ^[12] The proposed optimization model is solved by the Linearized Alternating Direction Method of Multipliers, in which data completion and spectral clustering are combined as a whole by mutual constraint. ^[13] Our review shows that at present the field of data brings about most bottlenecks, such as data completion and data linkage, but also offers the principal opportunity for advancement. ^[14] The method of data completion is done by testing. ^[15] Both image decomposition and data completion are not only ubiquitous but also challenging tasks in the study of computer vision. ^[16] Data completion for the primary outcome was 65%, 50% and 63% at 3, 6 and 12 months, respectively. ^[17] There were 24 items with 4 Likert points in data completion. ^[18] The steering group used surgical networks and contacts to recruit sites who were not already involved and RedCap was used for data entry to allow for real time monitoring of data completion. ^[19] Results Recruitment and data completion were lower than expected. ^[20] Preliminary analysis shows that 30 out of 34 datasets satisfy the prerequisite condition of greater than 80% data completion. ^[21] Conclusion: A self-report measure of attentional control can potentially be used to predict levels of depressive symptoms post-treatment and can contribute to predicting risk of relapse to depression in IAPT services, without affecting rates of therapy completion/drop-out or data completion of standard IAPT measures. ^[22] Data completion was 91. ^[23] The Nash game is then set between 3 players, the two first targeting the data completion while the third one targets the inclusion detection. ^[24] There are 50 items with 5 likert points in data completion. ^[25] While additional work across stakeholder groups is needed, these early findings suggest that broadly adopted eCR will decrease both provider and public health burden while improving reporting timeliness and data completion to support case investigation. ^[26] Technique of data completion using note note. ^[27] Furthermore, recent validation studies have demonstrated that when revision procedures have been captured within the NJR, the data completion and accuracy were excellent. ^[28] (4) Assess screening, eligibility, consent, data completion, loss to follow up, and missing data rates, representativeness of participants and potential treatment effects. ^[29] In the context of x-ray CT, data completion is the process of augmenting truncated projection data to avoid artifacts during reconstruction. ^[30] RESULTS Recruitment/acceptability/data completion: 53 people were screened, 40 randomized and completed (mean age 72 years (SD 9. ^[31] The experimental results demonstrate that our approach significantly outperforms conventional methods in both data completion and stress level prediction. ^[32]
텐서 표현은 데이터 완성을 포함하여 많은 문제에 유용한 것으로 입증되었습니다. ^[1] 데이터 완성, 예산 문제); 및 3) 관리(e. ^[2] 방법: 이것은 BC 환자 중에서 무작위로 환자를 선택하고 데이터 완성을 위해 설문지를 사용하는 기술 연구였습니다. ^[3] 결과 100% 데이터 완성도로 총 593개의 복잡한 절차와 1,687개의 퇴행성 절차가 연속적으로 포함되었습니다. ^[4] 또한 데이터 완성 성능을 향상시키기 위해 MRI 데이터를 더 높은 차원의 텐서로 재구성하는 새로운 방법이 도입되었습니다. ^[5] 데이터 품질 평가 전략에는 월별 평가 및 데이터 감사, 데이터 수집을 위한 의사 참여, 데이터 오류 수정 및 수정, 데이터 완료율 증가, 지침 및 데이터 품질 교육 준수, 특정 데이터 품질 지표 사용 및 실제 데이터 입력 시 데이터의 시간 평가. ^[6] 텐서는 응용 수학 및 컴퓨팅의 다양한 영역에서 점점 더 보편화되고 있으며 텐서 분해는 실용적인 중요성을 가지며 데이터 완성, 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 협업 필터링 등의 많은 응용 프로그램에 유용합니다. ^[7] 이 시험의 주요 목적은 타당성 결과를 평가하는 것입니다: (a) 모집률, (b) 데이터 완성, (c) BCN 사용성, (d) BCN 수용, (e) BCN 사용 및 지속적으로 또는 개입 후 3개월 및 6개월에. ^[8] 이 시험의 주요 목표는 타당성 결과(채용률 및 데이터 완성도)와 모성 감수성의 변화를 평가하는 것입니다. ^[9] 우리는 모집, 무작위 배정, 개입의 수용 가능성, 프로그램 유지 및 데이터 완성 측면에서 타당성을 평가할 것입니다. ^[10] 그러나 데이터 완성의 부족(일차 결과 측정에 대한 데이터 손실 38%), 대조 비교 대상의 선택 및 결과 측정과 관련된 중요한 문제가 있었습니다. ^[11] 데이터 완성, 교통 상황 예측, 시뮬레이션 및 평가를 통해 산술 라이브러리에서 최적의 단위 선택 방법이 선택되고 물리적 MCS-URN 시스템에 권장되어 시간에 따라 변하는 교통 상황에 적응합니다. ^[12] 제안하는 최적화 모델은 데이터 완성과 스펙트럼 클러스터링이 상호 제약에 의해 전체적으로 결합되는 승수의 Linearized Alternating Direction Method에 의해 해결됩니다. ^[13] 우리의 검토에 따르면 현재 데이터 분야는 데이터 완성 및 데이터 연결과 같은 대부분의 병목 현상을 초래하지만 발전을 위한 주요 기회를 제공하기도 합니다. ^[14] 데이터 완성 방법은 테스트를 통해 수행됩니다. ^[15] 이미지 분해와 데이터 완성은 모두 컴퓨터 비전 연구에서 유비쿼터스할 뿐만 아니라 도전적인 작업입니다. ^[16] 1차 결과에 대한 데이터 완성도는 3, 6, 12개월에 각각 65%, 50%, 63%였습니다. ^[17] 데이터 완성도는 Likert 4점인 24문항이었다. ^[18] 운영 그룹은 수술 네트워크와 연락처를 사용하여 아직 참여하지 않은 사이트를 모집하고 RedCap을 사용하여 데이터 입력 완료를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. ^[19] 결과 모집 및 데이터 완료가 예상보다 낮았습니다. ^[20] 예비 분석에 따르면 34개의 데이터 세트 중 30개가 데이터 완료율 80% 이상이라는 전제 조건을 충족합니다. ^[21] 결론: 주의력 제어에 대한 자가 보고 측정은 잠재적으로 치료 후 우울 증상의 수준을 예측하는 데 사용될 수 있으며 치료 완료/중단 또는 데이터 완료율에 영향을 주지 않고 IAPT 서비스에서 우울증 재발 위험을 예측하는 데 기여할 수 있습니다. 표준 IAPT 조치의. ^[22] 데이터 완성은 91이었습니다. ^[23] 그런 다음 내쉬 게임은 3명의 플레이어 사이에서 설정됩니다. 두 플레이어는 먼저 데이터 완성을 목표로 하고 세 번째 플레이어는 포함 감지를 목표로 합니다. ^[24] 데이터 완성에 5개의 리커트 포인트가 있는 50개의 항목이 있습니다. ^[25] 이해 관계자 그룹 전반에 걸쳐 추가 작업이 필요하지만 이러한 초기 결과는 광범위하게 채택된 eCR이 제공자와 공중 보건 부담을 모두 줄이는 동시에 보고 적시성과 사례 조사를 지원하기 위한 데이터 완성을 개선할 것임을 시사합니다. ^[26] 노트 노트를 사용한 데이터 완성 기법. ^[27] 또한 최근의 검증 연구에 따르면 개정 절차가 NJR 내에서 포착되었을 때 데이터 완성도와 정확성이 뛰어남이 입증되었습니다. ^[28] (4) 스크리닝, 적격성, 동의, 데이터 완성, 후속 조치 손실, 데이터 누락률, 참가자의 대표성 및 잠재적 치료 효과를 평가합니다. ^[29] X선 CT의 맥락에서 데이터 완성은 재구성 중 아티팩트를 피하기 위해 잘린 투영 데이터를 보강하는 프로세스입니다. ^[30] 결과 모집/수용 가능성/데이터 완료: 53명을 선별하고 40명을 무작위로 선정하여 완료했습니다(평균 연령 72세(SD 9. ^[31] 실험 결과는 우리의 접근 방식이 데이터 완성과 스트레스 수준 예측 모두에서 기존 방법을 훨씬 능가한다는 것을 보여줍니다. ^[32]

Missing Data Completion 누락된 데이터 완성

From the single-value missing data completion method based on the nonlocal average method, a multi-value missing data completion method using BP (back propagation) mapping of spatial adjacent points is proposed to improve the accuracy of analysis and pattern prediction of concrete dam deformation behaviors. ^[1] This paper proposes a missing data completion method by a non-linear feature space mapping algorithm that maps nonlinearly related variables to linear space to obtain data linearly coupled with the variable, including missing data. ^[2] Our results show that Graph Convolutional Network (GCN) models yield better results than classical methods and represent a useful tool for missing data completion. ^[3] Therefore, an novel ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Model based missing data completion method is proposed to fill the data by artificial approximation of missing data. ^[4] In earlier work, it was shown that data-driven signal processing problems can often be rephrased as missing data completion problems, where the signal of interest is part of an incomplete low-rank mosaic Hankel structured matrix. ^[5] This research offers a fuzzy approach to one of the missing data completion procedures, the Markov Chain Monte Carlo-based Multiple Imputation (MI) method. ^[6] , removal of outlier, missing data completion) using the F-statistical tests and multiple linear regression models. ^[7]
Nonlocal Average 방법에 기반한 단일값 결측 데이터 완성 방법에서, 콘크리트 댐 변형의 해석 및 패턴 예측의 정확도 향상을 위해 공간적 인접점의 BP(역전파) 매핑을 이용한 다중값 결측 데이터 완성 방법을 제안한다. 행동. ^[1] 본 논문에서는 결측 데이터를 포함하여 선형적으로 결합된 데이터를 얻기 위해 비선형 관련 변수를 선형 공간에 매핑하는 비선형 특징 공간 매핑 알고리즘에 의한 결측 데이터 완성 방법을 제안한다. ^[2] 우리의 결과는 GCN(Graph Convolutional Network) 모델이 기존 방법보다 더 나은 결과를 산출하고 누락된 데이터 완성에 유용한 도구임을 나타냅니다. ^[3] 따라서 새로운 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델 기반 결측 데이터 완성 방법은 결측 데이터를 인위적으로 근사하여 데이터를 채우는 방법을 제안합니다. ^[4] 이전 작업에서 데이터 기반 신호 처리 문제는 종종 누락된 데이터 완성 문제로 다시 표현될 수 있는 것으로 나타났습니다. 여기서 관심 신호는 불완전한 하위 모자이크 Hankel 구조화 행렬의 일부입니다. ^[5] 이 연구는 누락된 데이터 완성 절차 중 하나인 Markov Chain Monte Carlo 기반 MI(Multiple Imputation) 방법에 대한 퍼지 접근 방식을 제공합니다. ^[6] nan ^[7]

Traffic Data Completion 교통 데이터 완성

In this paper, we focus on inter-region traffic data completion. ^[1] The internet traffic data completion is an important and challenging task in network engineering. ^[2] Most existing traffic data completion methods aim at low-dimensional data, which cannot cope with high-dimensional video data. ^[3] The spatio-temporal correlation among traffic data make traffic data contain low rank property; therefore, we naturally apply the low rank constraint on traffic data completion. ^[4] The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model in traffic flow prediction task and missing traffic data completion. ^[5]
이 백서에서는 지역 간 트래픽 데이터 완성에 중점을 둡니다. ^[1] 인터넷 트래픽 데이터 완성은 네트워크 엔지니어링에서 중요하고 어려운 작업입니다. ^[2] 기존의 교통 데이터 완성 방식은 대부분 고차원 영상 데이터를 처리할 수 없는 저차원 데이터를 목표로 하고 있다. ^[3] 교통 데이터 간의 시공간 상관 관계는 교통 데이터에 낮은 순위 속성을 포함합니다. 따라서 트래픽 데이터 완료에 대해 낮은 순위 제약 조건을 자연스럽게 적용합니다. ^[4] 실험 결과는 트래픽 흐름 예측 작업과 누락된 트래픽 데이터 완성에서 제안된 모델의 우수한 성능을 보여줍니다. ^[5]

Visual Data Completion 시각적 데이터 완성

In this paper, we propose a novel nonlocal patch tensor-based visual data completion algorithm and analyze its potential problems. ^[1] Low-rank modeling has achieved great success in visual data completion. ^[2] Tensor ring (TR) decomposition has been successfully used to obtain the state-of-the-art performance in the visual data completion problem. ^[3] Extensive experiments on simulation data, visual data completion, intelligent transportation systems, and GPS data of user involvement are conducted, and the efficiency of our method is confirmed by the results. ^[4]
본 논문에서는 새로운 논로컬 패치 텐서 기반 비주얼 데이터 완성 알고리즘을 제안하고 그 잠재적인 문제점을 분석한다. ^[1] 낮은 순위 모델링은 시각적 데이터 완성에서 큰 성공을 거두었습니다. ^[2] Tensor ring(TR) 분해는 시각적 데이터 완성 문제에서 최첨단 성능을 얻기 위해 성공적으로 사용되었습니다. ^[3] 시뮬레이션 데이터, 시각 데이터 완성, 지능형 교통 시스템 및 사용자 참여 GPS 데이터에 대한 광범위한 실험을 수행하고 결과를 통해 우리 방법의 효율성을 확인합니다. ^[4]

Graph Data Completion 그래프 데이터 완성

Using the optimized operations, cuGraph-Tensor builds a graph data completion application for fast and accurate reconstruction of incomplete graph data. ^[1] Therefore, graph data imputation algorithms have been widely used in the fields of social networks, sensor networks, and MRI to solve the graph data completion problem. ^[2]
최적화된 작업을 사용하여 cuGraph-Tensor는 불완전한 그래프 데이터의 빠르고 정확한 재구성을 위한 그래프 데이터 완성 애플리케이션을 구축합니다. ^[1] 따라서 그래프 데이터 대치 알고리즘은 그래프 데이터 완성 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크, 센서 네트워크, MRI 분야에서 널리 사용되어 왔다. ^[2]

data completion method 데이터 완성 방법

In this article, a new data completion method considering distribution system topology is proposed. ^[1] For oceanographic data, in which the variance is lower, the simulations show similar performance for different outlier contaminations, although RPTCA performs better than other matrix and tensor data completion methods in terms of reconstruction accuracy. ^[2] From the single-value missing data completion method based on the nonlocal average method, a multi-value missing data completion method using BP (back propagation) mapping of spatial adjacent points is proposed to improve the accuracy of analysis and pattern prediction of concrete dam deformation behaviors. ^[3] This paper proposes a missing data completion method by a non-linear feature space mapping algorithm that maps nonlinearly related variables to linear space to obtain data linearly coupled with the variable, including missing data. ^[4] Most existing traffic data completion methods aim at low-dimensional data, which cannot cope with high-dimensional video data. ^[5] For the data completion method, the maximum likelihood estimation method is suitable for big data, and the K-nearest neighbor method only considers the linear relationship between the same attributes of different data. ^[6] When this occurs, it is necessary to fill out the gaps of the historical data with a reliable data completion method. ^[7] Therefore, an novel ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Model based missing data completion method is proposed to fill the data by artificial approximation of missing data. ^[8] The data completion method based on the tensor decomposition is modified by adding factor tensor in the regular terms, which contains the characteristics of weekdays, time periods, and road segments. ^[9]
본 논문에서는 배전 시스템 토폴로지를 고려한 새로운 데이터 완성 방법을 제안한다. ^[1] 분산이 더 낮은 해양 데이터의 경우 시뮬레이션은 다른 이상값 오염에 대해 유사한 성능을 보여주지만 RPTCA는 재구성 정확도 측면에서 다른 매트릭스 및 텐서 데이터 완성 방법보다 더 나은 성능을 보입니다. ^[2] Nonlocal Average 방법에 기반한 단일값 결측 데이터 완성 방법에서, 콘크리트 댐 변형의 해석 및 패턴 예측의 정확도 향상을 위해 공간적 인접점의 BP(역전파) 매핑을 이용한 다중값 결측 데이터 완성 방법을 제안한다. 행동. ^[3] 본 논문에서는 결측 데이터를 포함하여 선형적으로 결합된 데이터를 얻기 위해 비선형 관련 변수를 선형 공간에 매핑하는 비선형 특징 공간 매핑 알고리즘에 의한 결측 데이터 완성 방법을 제안한다. ^[4] 기존의 교통 데이터 완성 방식은 대부분 고차원 영상 데이터를 처리할 수 없는 저차원 데이터를 목표로 하고 있다. ^[5] 데이터 완성 방법은 빅데이터에 대해 최대우도 추정 방법이 적합하고, K-최근접 이웃 방법은 서로 다른 데이터의 동일한 속성 간의 선형 관계만을 고려한다. ^[6] 이러한 경우에는 신뢰할 수 있는 데이터 완성 방식으로 과거 데이터의 공백을 메울 필요가 있습니다. ^[7] 따라서 새로운 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델 기반 결측 데이터 완성 방법은 결측 데이터를 인위적으로 근사하여 데이터를 채우는 방법을 제안합니다. ^[8] 텐서 분해에 기반한 데이터 완성 방식은 요일, 시간대, 도로 구간의 특성을 포함하는 정규 용어에 팩터 텐서를 추가하여 수정합니다. ^[9]

data completion rate 데이터 완료율

Tolerability was good and data completion rate was 100%. ^[1] Conclusions This form of mobile-based clinical data maintenance has improved the data completion rates and accuracy of HPB data. ^[2] Eligibility, recruitment, retention and data completion rates will be used to assess trial feasibility. ^[3] Feasibility and acceptability of the trial procedures will be determined in terms of recruitment and retention rates, data completion rates, intervention adherence and effectiveness of the blinding. ^[4] The aims of this study were to evaluate one-year follow-up and data completion rates, and to identify factors associated with improved follow-up rates. ^[5] Findings suggested that there were good data completion rates for several clinical outcomes, that several EDAPTS components were successfully delivered, and that some initial effects appeared to favour the intervention, depending on outcome. ^[6] Results HRQOL data completion rates were 99. ^[7] The primary outcome measures will assess the feasibility of the trial and include: adherence to intervention, recruitment, retention, and data completion rates as well as the acceptability of the intervention which will be qualitatively assessed. ^[8] The aims of this study were to evaluate one-year follow-up and data completion rates, and to identify factors associated with improved follow-up rates. ^[9]
내약성이 좋았고 데이터 완료율은 100%였습니다. ^[1] 결론 이러한 형태의 모바일 기반 임상 데이터 유지 관리는 HPB 데이터의 데이터 완료율과 정확성을 향상시켰습니다. ^[2] 자격, 모집, 보존 및 데이터 완료율은 시험 타당성을 평가하는 데 사용됩니다. ^[3] 시험 절차의 실행 가능성과 수용 가능성은 모집 및 유지율, 데이터 완료율, 중재 준수 및 맹검 효과 측면에서 결정됩니다. ^[4] 이 연구의 목적은 1년 추적 및 데이터 완료율을 평가하고 추적율 향상과 관련된 요인을 식별하는 것이었습니다. ^[5] 결과에 따르면 여러 임상 결과에 대해 좋은 데이터 완료율이 있었고 여러 EDAPTS 구성 요소가 성공적으로 전달되었으며 일부 초기 효과는 결과에 따라 중재를 선호하는 것으로 나타났습니다. ^[6] 결과 HRQOL 데이터 완료율은 99였습니다. ^[7] 1차 결과 측정은 시험의 실행 가능성을 평가하고 다음을 포함합니다: 중재 준수, 모집, 보존 및 데이터 완료율은 물론 정성적으로 평가될 중재의 수용 가능성. ^[8] nan ^[9]

data completion problem 데이터 완성 문제

This data completion problem is one of the highly ill-posed problems in the Hadamard sense (Hadamard in Lectures on Cauchy’s problem in linear partial differential equations. ^[1] Therefore, graph data imputation algorithms have been widely used in the fields of social networks, sensor networks, and MRI to solve the graph data completion problem. ^[2] Tensor ring (TR) decomposition has been successfully used to obtain the state-of-the-art performance in the visual data completion problem. ^[3] The present article is devoted to the study of two well-known inverse problems, that is, the data completion problem and the inverse obstacle problem. ^[4] The data completion problem involves recovering missing traces from an under-sampled observation. ^[5] In earlier work, it was shown that data-driven signal processing problems can often be rephrased as missing data completion problems, where the signal of interest is part of an incomplete low-rank mosaic Hankel structured matrix. ^[6]
이 데이터 완성 문제는 Hadamard 의미에서 매우 잘못된 문제 중 하나입니다(Hadamard in Lectures on Cauchy's problem in 선형 편미분 방정식. ^[1] 따라서 그래프 데이터 대치 알고리즘은 그래프 데이터 완성 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크, 센서 네트워크, MRI 분야에서 널리 사용되어 왔다. ^[2] Tensor ring(TR) 분해는 시각적 데이터 완성 문제에서 최첨단 성능을 얻기 위해 성공적으로 사용되었습니다. ^[3] 이 기사는 잘 알려진 두 가지 역 문제, 즉 데이터 완성 문제와 역 장애물 문제에 대한 연구에 전념합니다. ^[4] 데이터 완성 문제는 샘플링이 부족한 관찰에서 누락된 추적을 복구하는 것과 관련이 있습니다. ^[5] 이전 작업에서 데이터 기반 신호 처리 문제는 종종 누락된 데이터 완성 문제로 다시 표현될 수 있는 것으로 나타났습니다. 여기서 관심 신호는 불완전한 하위 모자이크 Hankel 구조화 행렬의 일부입니다. ^[6]

data completion technique

Data completion technique used in literature study and study. ^[1] This study proposes using the wavelet transform as a system to verify that a data completion technique is correct and that the data series behaves correctly, enabling the user to infer the expected results. ^[2] Data completion technique as evaluation research on professional task of classroom teacher at primary education in Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang dan Bekasi is observation, interview, and document. ^[3]
문헌 연구 및 연구에 사용되는 데이터 완성 기법. ^[1] 본 연구에서는 데이터 완성 기법이 올바르고 데이터 계열이 올바르게 작동하여 사용자가 예상 결과를 추론할 수 있도록 하는 시스템으로 웨이블릿 변환을 사용하는 것을 제안합니다. ^[2] 자카르타, 보고르, 데폭, 탕그랑단베카시 초등학교 담임교사의 직업적 과제에 대한 평가연구로서의 데이터완성기법은 관찰, 인터뷰, 문서화이다. ^[3]

data completion component

In this paper, we propose a general approach to predict air pollutant concentration, named DSTFN, which consists of a data completion component, a similar region selection component, and a deep spatial-temporal fusion network. ^[1] This paper proposes a general approach to solve the problem, which consists of data completion component, similar region selection component, and a deep spatial-temporal fusion network(DSTFN). ^[2]
본 논문에서는 데이터 완성 요소, 유사 지역 선택 요소, 심층 시공간 융합 네트워크로 구성된 DSTFN이라는 대기 오염 물질 농도 예측을 위한 일반적인 접근 방식을 제안합니다. ^[1] 본 논문에서는 데이터 완성 구성요소, 유사 영역 선택 구성요소, 심층 공간-시간 융합 네트워크(DSTFN)로 구성된 문제 해결을 위한 일반적인 접근 방식을 제안합니다. ^[2]