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本发明提供了一种集成预训练语言模型的跨领域时间序列补全方法，输入多个领域的多变量时间序列；对完整数据进行缺失掩盖操作，在数据归一化与分块之后，对时间序列数据生成缺失掩码，并根据掩码对原始时间序列进行处理；随机生成两组掩码，分别表示不同的缺失...
该专利属于四川大学所有，仅供学习研究参考，未经过四川大学授权不得商用。

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