TSLANet

TSLANet 的全称是 Time Series Lightweight Adaptive Network。它结合卷积操作和频谱分析，用 Adaptive Spectral Block 捕捉长期和短期时序关系，并通过自适应阈值降低噪声。

它不是通用聊天模型，而是面向传感器、金融、工业、医疗等连续时间数据的模型路线。

时序数据是 AI 应用里很重要但不够显眼的一类数据。企业和公共系统大量信号都不是文本或图片，而是连续指标：负载、价格、用电量、病人生命体征、设备状态。

TSLANet 代表的是"基础模型"概念向非文本数据扩展。

SUTD 的强项长期在工程、设计和系统交叉。TSLANet 这类项目适合新加坡的真实产业场景：城市基础设施、工业系统、医疗监测、金融风控。

未来页面可以继续补充具体 benchmark、数据集和是否有本地行业应用。