多模態Transformer

深度分析

TokaMind 多模態Transformer的跨域轉移學習：從核融合預訓練到電網PMU事件分類

研究以MAST核融合預訓練的多模態Transformer TokaMind，採DCT3D與跨感測器注意力應用於電網PMU事件分類；結合供應者分層驗證與CSD置信門檻，於GESL/PNNL基準取得顯著F1提升，顯示融合預訓練表徵具跨域轉移潛力。