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TSM与PG-XC存储引擎压缩大比拼：高吞吐场景下谁更省空间？

面对海量时间序列数据，存储引擎的压缩效率直接决定了存储成本与系统性能。当基于LSM树的TSM引擎遇上分布式架构PG-XC，两者在高吞吐场景下展现出了截然不同的压缩特性。

数据类型是统计学最基本的概念之一。经济数据按照不同的性质可以划分为不同的数据类型。从时空维度来看，经济数据可大致分为三种类型，分别是时间序列数据、截面数据和面板数据。

纽约石溪大学的赵浩坤、英属哥伦比亚大学的张翔、浙江大学的魏嘉齐、加州大学洛杉矶分校的徐艺伟、凯斯西储大学的何语婷、复旦大学的孙思琪，以及石溪大学的游晨宇等研究团队，在2025年10月发表了一项突破性研究成果。这篇题为"TimeSeriesScientist:

10月14日-16日，流程工业领域享誉全球的国际盛会——2025阿赫玛亚洲展，在上海国家会展中心隆重举行。本届展会聚焦“可持续化工生产”，汇聚了来自全球20多个国家的400余家参展商及数万名专业观众共话行业前沿趋势与技术发展。会上，首届“流程工业创新奖(Ach

在AI大模型"轻量化实用化"成为主流的2025年，谷歌DeepMind团队抛出的重磅成果再次刷新行业认知。他们推出的"上下文微调"（ICF）技术，给老牌时序预测模型TimesFM装上了"LLM式大脑"，让一个预训练模型能通过少量示例即时适配千行百业的预测需求，

在“2025(第十四届)全球自动化和制造主题峰会暨CEC 2025(第二十一届)年度最佳产品奖颁奖典礼”上，中控时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）、中控SCADA综合监控平台软件V7.0双双斩获“20

·紧密结合应用，包括在理论检验上和金融实务中的应用，着重培养读者的时间序列分析思路及动手解决问题的能力。

该系统融合了大语言模型和传统树搜索，能够自动编写和优化科研任务中所需的软件程序，能够获取多种渠道的现有知识，整合并且重组这些知识来构建一个新的研究思路。

在当今数据驱动的时代，时间序列数据已成为各行各业进行决策和预测的重要依据。从金融市场的波动预测到工业设备的健康监测，从交通流量的智能管理到医疗健康趋势的分析，时间序列预测模型都发挥着不可替代的作用。这些模型通过学习历史数据的模式、趋势和周期性，旨在对未来的发展