OpenTS-Applications
智能运维（AIOps）
基于未来负载的概率预测，进行云资源的自动扩缩容。相关研究成果落地应用于阿里云。
MagicScaler: Uncertainty-Aware, Predictive Autoscaling
International Conference on Very Large Databases (PVLDB), 2024.
智慧交通
基于不确定交通状态的路径规划和推荐。相关研究成果落地应用于FlexDanmark。
Efficient Stochastic Routing in Path-Centric Uncertain Road Networks
International Conference on Very Large Databases (PVLDB), 2024.
Stochastic Routing with Arrival Windows
ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems (TSAS), 2023.
Context-aware Path Ranking in Road Networks
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE), 2020.
Anytime Stochastic Routing with Hybrid Learning
International Conference on Very Large Databases (PVLDB), 2020.
Context-aware, preference-based vehicle routing
The International Journal on Very Large Data Bases (VLDBJ), 2020.
虚拟电厂
时序时空智能驱动虚拟电厂，实现对分布式资源的最优聚合、智能调度与市场交易。
智能数据库优化（AI4DB）
基于多模态观测数据（指标时序、SQL语句、日志、执行计划等），对云数据库中的慢查询进行根因定位。相关研究成果落地应用于阿里云。
RCRank: Multimodal Ranking of Root Causes of Slow Queries in Cloud Database Systems
International Conference on Very Large Databases (PVLDB), 2025.
金融科技
基于多模态金融数据分析，为金融科技在精准风控、个性化服务创新和自动化决策等领域提供核心驱动力，从而根本性地提升金融服务的效率、安全与体验。
案例1：联合中汇信息技术（上海）有限公司，我们提出了一种基于超图网络与多尺度学习的外汇即期产品价格预测模型，落地外汇交易监测环境中，提升了异常交易价格判断和溯源准确性。
相关性介绍
智能应急响应
通过实时融合分析物联网、卫星图像、InSAR数据，社交媒体等多模态数据，为应急响应提供精准的态势感知、预测预警和资源优化调度能力，从而实现更快、更准、更高效的生命财产救援。
案例1：联合京东和宿迁市住房和城乡建设局，我们研发的物理知识引导的深度学习模型Waterlogformer落地“宿迁城市生命线安全监管平台”，对宿迁市城市内涝进行预警服务。
真实情况
模型预测
案例2：联合贵州省自然资源厅，我们研发的多模态自适应关联学习框架MAAL（Multi-modal Adaptive Association Learning）落地”贵州省地质灾害防治指挥平台”，覆盖贵州省176,167平方公里山区的889个地质灾害危险区域，进行形变趋势预测。
MAAL模型形变预测结果与实测数据对比
案例3：联合京东和浦东新区应急管理局，我们研发的城市应急安全智能体通过接入天气路况等实时数据、应急事件周边GIS信息、应急预案相关知识等，为业务员提供全流程风险研判与处置建议，覆盖从风险识别、处置建议到复盘优化的应急事件处置全生命周期。
城市应急安全智能体