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- 本文(Historical Inertia: An Ignored but Powerful Baseline for Long Sequence Time-series Forecasting)是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会CIKM’21的短文 本文(Historical Inertia: An Ignored but Powerful Baseline for Long Sequence Time-series Forecasting)是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会CIKM’21的短文
- 本文带你了解如何使用华为云数据库GeminiDB Influx接口 + Grafana搭建亿级时间线数据的监控系统 本文带你了解如何使用华为云数据库GeminiDB Influx接口 + Grafana搭建亿级时间线数据的监控系统
- GaussDB(for Influx)提供了独特的数据存储管理解决方案，云原生的存储与计算架构，可根据业务变化快速扩容缩容；高效的数据压缩能力和数据冷热分离设计，可大幅降低数据存储成本；高吞吐的集群，可满足大规模运维监控和物联网场景海量数据写入和查询性能要求。 GaussDB(for Influx)提供了独特的数据存储管理解决方案，云原生的存储与计算架构，可根据业务变化快速扩容缩容；高效的数据压缩能力和数据冷热分离设计，可大幅降低数据存储成本；高吞吐的集群，可满足大规模运维监控和物联网场景海量数据写入和查询性能要求。
- GaussDB(for Influx)是华为云上的一款分布式时序数据库，接口完全兼容influxdb，IoTDB-benchmark支持InfluxDB，但是由于云上GuassDB(for Influx)当前默认使用的是https协议，因此需要针对IOTDB-benchmark的源码做一部分修改才可以正常连接使用。 GaussDB(for Influx)是华为云上的一款分布式时序数据库，接口完全兼容influxdb，IoTDB-benchmark支持InfluxDB，但是由于云上GuassDB(for Influx)当前默认使用的是https协议，因此需要针对IOTDB-benchmark的源码做一部分修改才可以正常连接使用。
- 本文（Unsupervised Time Series Outlier Detection with Diversity-Driven Convolutional Ensembles）是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会VLDB'22的文章。 本文（Unsupervised Time Series Outlier Detection with Diversity-Driven Convolutional Ensembles）是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会VLDB'22的文章。
- 本文提出了一个端到端的MTS预测框架METRO。METRO的核心思想是利用多尺度动态图（Multi- scale temperal graph）建模变量之间的依赖关系，考虑单尺度内信息传递和尺度间信息融合。我们在公开的真实数据集和华为云的在线生产环境上进行了大量实验，结果表明，METRO在预测准确性，运行时间，模型大小上都优于SOTA。 本文提出了一个端到端的MTS预测框架METRO。METRO的核心思想是利用多尺度动态图（Multi- scale temperal graph）建模变量之间的依赖关系，考虑单尺度内信息传递和尺度间信息融合。我们在公开的真实数据集和华为云的在线生产环境上进行了大量实验，结果表明，METRO在预测准确性，运行时间，模型大小上都优于SOTA。
- 本文([PeriodicMove: shift-aware human mobility recovery with graph neural network])是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会CIKM'21的文章 本文([PeriodicMove: shift-aware human mobility recovery with graph neural network])是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会CIKM'21的文章
- 本文是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会ICDE'21的文章。该文章针对多维时序数据的异常检测问题，提出了基于GAN和AutoEncoder的深度神经网络算法，并取得了当前State of the Art (SOTA)的检测效果。ICDE是CCF推荐的A类国际学术会议，是数据库和数据挖掘领域顶级学术会议之一。该论文是云数据库创新LAB在轨迹分析层面取得的关键技术成果 本文是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会ICDE'21的文章。该文章针对多维时序数据的异常检测问题，提出了基于GAN和AutoEncoder的深度神经网络算法，并取得了当前State of the Art (SOTA)的检测效果。ICDE是CCF推荐的A类国际学术会议，是数据库和数据挖掘领域顶级学术会议之一。该论文是云数据库创新LAB在轨迹分析层面取得的关键技术成果
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