ATFNet：长时间序列预测的自适应时频集成网络
ATFNet是一款深度学习模型，融合时域和频域分析，捕捉时间序列数据的局部和全局依赖。通过扩展DFT调整周期性权重，结合注意力机制识别复杂关系，优化长期预测。模型包含T-Block（时域）、F-Block（频域）和权重调整机制。实验证明其在时间序列预测任务中表现优越，已发布于arXiv并提供源代码。
未来移动应用开发的趋势将是一个多元化、创新化和安全化的过程
【5月更文挑战第16天】未来移动应用开发将受AI、机器学习、跨平台、AR/VR、隐私安全、无/低代码平台和CI/CD影响。AI与机器学习提升个性化体验和性能优化；跨平台开发提高效率降低成本；AR/VR革新交互体验；隐私保护成为焦点；无代码/低代码降低开发门槛；CI/CD加速应用迭代。开发者需紧跟趋势，适应市场变化。