Ein zeitlich entkoppeltes kontrastives Diffusionsmodell für die räumlich-zeitliche Imputation
Das vorgeschlagene C2TSD-Modell verwendet eine bedingte Diffusion, die disentangelte zeitliche Darstellungen und räumliche Beziehungen als bedingte Informationen nutzt, um fehlende Werte in räumlich-zeitlichen Datensätzen effektiv vorherzusagen.
