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基于对比学习的时空自适应模型研究

一、引言

随着人工智能技术的不断发展，时空数据的处理与分析已成为众多领域研究的热点。时空数据具有复杂性和动态性，因此需要一种能够自适应时空变化并有效提取时空特征的方法。近年来，对比学习在深度学习领域取得了显著的成果，其在时空数据处理的潜力也引起了广泛关注。本文提出了一种基于对比学习的时空自适应模型，旨在解决时空数据处理的挑战。

二、相关工作

在时空数据处理方面，传统的机器学习方法主要依赖于人工设计的特征提取器。然而，这些方法在处理复杂时空数据时往往难以提取出有效的特征。近年来，深度学习在时空数据处理方面取得了显著的进展，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（