别卷Transformer了！时序卷积这么做，一样发顶会！

主要观点总结

文章介绍了时序卷积在大规模时间序列数据处理任务中的重要性及其优势。文章还提到了时序卷积与其他技术的结合创新，如与注意力机制、PINN、Transformer和LSTM等的结合。这些创新方案在异常检测、物理场模拟、多模态融合和碳排放预测等领域有应用。文章总结了多种时序卷积的最新创新方案，并提供了开源代码供读者免费获取。

关键观点总结

关键观点1: 时序卷积在大规模时间序列数据处理中的重要性及其优势

时序卷积结合了传统CNN的特点和适应序列数据的能力，在并行处理能力、感受野配置、梯度传播稳定性、内存占用和特征提取能力等方面都有显著优势。

关键观点2: 时序卷积与其他技术的结合创新

研究者们正在专注于将时序卷积与其他技术相结合，如注意力机制、PINN、Transformer和LSTM等，以处理时间序列数据中的复杂模式和依赖关系。

关键观点3: 时序卷积在多个领域的应用

文章提到的创新方案在异常检测、物理场模拟、多模态融合和碳排放预测等领域有应用，提供了具体的案例和开源代码供读者参考。

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