
Unser Ansatz ST-LoRA ermöglicht eine effiziente Anpassung bestehender Spatio-Temporaler Vorhersagemodelle durch den Einsatz von Node-Adaptiven Low-Rank-Layern, um die Heterogenität der Knoteneigenschaften zu berücksichtigen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.


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Effiziente Anpassung von Spatio-Temporalen Vorhersagemodellen durch Low-Rank-Adaption


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Effektive Vorhersage von Spatio-Temporalen Daten durch Graphenzerlegung und Lernen.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Spatio-Temporalen Vorhersagen basierend auf Graphenzerlegung und Lernen
