CNCC | 网络时空大模型

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在大数据和人工智能技术的推动下，网络时空模型已成为解析和预测复杂网络系统不可或缺的工具，广泛应用于智慧城市、智能交通、数字能源、网络安全、智能运维、社交网络以及AI for Science等多个关键领域。 然而，传统的时空数据处理技术仍面临着效率低下、特征挖掘不足、算法迁移困难等挑战，导致现有的时空模型在处理多领域、多任务（如预测、检测、分类、推断等）、多细分模态（包括一元、多元、图结构、表结构等）以及数据和样本不足的问题时，存在诸多难题。 为了应对这些挑战，网络时空数据基础模 型（时空大模型）——Foundation Model of NETS (Network of Time Series）的 研究有望实现重大突破。本次研讨会将深入探讨网络时空大模型的研究问题、数据基础、方法论与实践技术，覆盖动态图大模型的理论与实践、时空大数据的智能管理与 ………………………………