简介:

通过合成数据增强时间序列理解和推理的模型。

功能:

时间序列数据分析:能够自动识别并分析时间序列中的趋势和模式。

合成数据生成:使用合成数据增强模型的训练效果,提高模型的鲁棒性。

交互式用户体验:用户可以与模型进行对话,获取实时分析和建议。

多样化应用场景:适用于金融、医疗、气象等多种领域的时间序列分析。

开放源代码:提供模型和代码的开放获取,方便研究人员和开发者使用和改进。

需求人群:

"该产品适合数据分析师、研究人员和企业决策者,他们需要对时间序列数据进行深入分析,以便做出科学的决策和预测。ChatTS-14B 提供了强大的工具,帮助他们快速理解复杂的数据模式。"

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