学术研究

SCDM 提出共享参数元学习框架，实现可扩展时序因果发现

高维时间序列因果发现中候选关系二次增长，现有方法受限；SCDM 通过共享参数元学习避免逐目标优化，为大规模时序因果推断提供可扩展思路。

BrainCodes 用 800 小时 EEG 预训练，参数最多少 97%

展示轻量自监督 EEG 基础模型可在可穿戴边缘部署，对生理信号预训练与小型化有参考。

SSI 全网格归因在 HLS Burn Scar 用约 6% 预算超越 MC-Owen，并在多数据集取得最佳删除/插入 AUC。

为多光谱模型提供逐位置的通道归因，替代全局热图或通道排序；对模型调试、审计和归因评估有直接参考价值。