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1.使用DESCRIBE或DESC命令DESCRIBE（或其简写DESC）是最简单和最直接的方法，可以显示表的列信息。语法：DESCRIBEtable_name;--或者DESCtable_name;示例：假设有一个名为employees的表，可以这样查看其结构：DESCRIBEemployees;--或者DESCemployees;2.使用S

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文章目录0.问题和想法1.观察和见解2.设计和框架2.1关键设计2.2模型框架3.源码解析3.1utils.py文件3.2core.py文件3.2.1forward函数中输入参数的含义3.2.2forward函数的处理逻辑4.消融实验5.未来可能的改进方向原文地址：https://arxiv.org/abs/2403.

斜率熵Slopentropy，多尺度斜率熵，层次斜率熵，时移多尺度斜率熵，复合多尺度斜率熵，精细复合多尺度斜率熵（Matlab）熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。斜率熵(Slopentropy)使用一种基于两个连续数据样本生成的斜率的新颖编码方法来保持子序列的符号表示。该

复杂系统内部结构特征的提取一直是研究人员关注的问题。时间序列作为复杂系统的重要信息载体，得到了广泛的研究。时间序列的复杂性与时间序列的多种动态特性密切相关，如长程相关等、多重分形特征、混沌特征等。这些特征的存在使得时间序列表现出不同程度的复杂性。研究人员希望通过

气泡熵用以分析复杂时间序列和特征表征，于2017年发表于IEEETransactionsonBiomedicalEngineering上BubbleEntropy:AnEntropyAlmostFreeofParameters,IEEETransactionsonBiomedicalEngineering.64(2017)2711–2718. https://doi.org/10.1109/TBME.2017.2664105

 获取链接： https://mbd.pub/o/works/450498分布熵（DistributionEntropy），多尺度分布熵（MultiscaleDistributionEntropy），复合多尺度分布熵（compositemultiscaleDistributionentropy），精细复合多尺度分布熵（refinedcompositemultiscaleDistributionentropy），时移多尺度分布

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散度熵用于分析复杂时间序列，2021年发表于IEEETransactionsonIndustrialInformatics上X.Wang,S.Si,andY.Li,“MultiscaleDiversityEntropy:ANovelDynamicalMeasureforFaultDiagnosisofRotatingMachinery,”IEEETransactionsonIndustrialInformatics,v

SpatiotemporalRemoteSensingImageFusionUsingMultiscaleTwo-StreamConvolutionalNeuralNetworksabstract地表反射率图像的渐变和突变是现有STF方法的主要挑战。(Gradualandabruptchangesinlandsurfacereflectanceimagesarethemainchallengesinexisting