Why Transformers Need Positional Encoding For Time Series: A Visual Guide
从标量观察到自我关注，以及位置信息如何恢复序列顺序这篇文章《为什么 Transformers 需要时间序列的位置编码：视觉指南》首先出现在《走向数据科学》上。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 8, August 2026
1) 外部干扰下输入饱和系统具有自调节指定性能的强化学习控制作者：K. Li, K. Xiao, Y. Xia, Z. Lendek, R. -E。 Precup, I. J. Rudas 页数: 2423 - 24362) FISformer: 用时间序列预测变压器模型中的模糊推理系统代替自注意力作者: B. Haznedar, L. Karacan 页数: 2437 - 24503) 具有无与伦比的非线性系统的模糊非递归采样数据控制Disturbances作者：X. Dong、X. He、T. Xie、C. Zhu、W. Zhang、H. Yu页数：2451 - 24624) 多智能体系统
Complex and Intelligent Systems, Volume 12, Issue 8, August 2026
1) 病理图像诊断的多尺度分类框架作者：蒋培和，徐玉琨，陆宁2) 多标准决策中循环直觉模糊集的改进排序和聚合算子作者：Dian Pratama, Binyamin Yusoff, Faishal Al-Sharqi3) 室内定位的非视距识别和误差缓解算法：综述作者：Suying Jiang，Ruibiao张，辉高4）RSGM：区域语义引导的多模态图像匹配方案作者：Fangwei Jin，Yun Liao，Qing Duan5）Few-shot LoRA调整用于具有语义提示匹配的流派特定音乐生成作者：Suwook Lee，Myeonghoon Jin，Yunsick Sung6）A Study
