摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出，但它们通常是“黑盒”模型，并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中，我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构，它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的洞察力。为了学习不同尺度上的时间关系，TFT使用循环层进行局部处理，并使用可解释的自我注意层进行长期依赖。TFT利用专门的组件来选择相关的特性和一系列的门控层来抑制不必要的组件，从而在广泛的场景中实现

摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出，但它们通常是“黑盒”模型，并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中，我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构，它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的洞察力。为了学习不同尺度上的时间关系，TFT使用循环层进行局部处理，并使用可解释的自我注意层进行长期依赖。TFT利用专门的组件来选择相关的特性和一系列的门控层来抑制不必要的组件，从而在广泛的场景中实现

Swapping2BytesofInteger我有一个接收3个参数的方法：intx、intn和intm。它返回一个int，其中x的第n个和第m个字节已交换x只是一个普通整数，设置为任何值。n和m是0到3之间的整数。例如，设x的十六进制表示为0x12345678，n为0，m为2。最后一个和倒数第三个字节应该被交换(n=78，m=34)。我已经弄清楚如何从x中提取第n个和第m个字节，但我不知道如何将所有4个字节重新组合成该方法应该返回的整数。这是我当前的代码：`1234567891011121314intbyteSwap(intx,intn,intm){  //Initializevariable

Swapping2BytesofInteger我有一个接收3个参数的方法：intx、intn和intm。它返回一个int，其中x的第n个和第m个字节已交换x只是一个普通整数，设置为任何值。n和m是0到3之间的整数。例如，设x的十六进制表示为0x12345678，n为0，m为2。最后一个和倒数第三个字节应该被交换(n=78，m=34)。我已经弄清楚如何从x中提取第n个和第m个字节，但我不知道如何将所有4个字节重新组合成该方法应该返回的整数。这是我当前的代码：`1234567891011121314intbyteSwap(intx,intn,intm){  //Initializevariable