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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,999 - 2,002 (4page)
이용수
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Choosing an optimal window time length is pivotal in time series modeling, as it allows for extracting valuable information by examining local patterns within the data. Unlike traditional methods that rely on fixed windows, our research introduces a novel approach to starting point detection in time series data by searching for an optimal window time length before commencing the start point detection task, which enhances performance. Our experiment on a multivariate time series dataset shows promising results affirming the effectiveness of our method.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed method
Ⅲ. Experiments
3. Conclusion and future works
References
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