# Mingsheng Long ## 定義 Mingsheng Longは[[Tsinghua University]] School of Software, BNRistの教授で、[[Sundial]] 論文([[@2025__ICML__Sundial - A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models]]、ICML 2025)の責任著者(corresponding author、[email protected])。Sundial の参考文献には、同じ研究室が発表した Non-stationary Transformers(Liu+, NeurIPS 2022)・iTransformer(Liu+, 2023)・Koopa(Liu+, 2023)・Timer(Liu+, ICML 2024)・Timer-XL(Liu+, arXiv 2024)が並び、時系列 Transformer 研究を継続的に率いる研究室主宰者であることが読み取れる。(Source: [[@2025__ICML__Sundial - A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models]]) Timer-XL 論文([[@2025__ICLR__Timer-XL - Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting]]、ICLR 2025)でも [[Yong Liu]]・[[Guo Qin]] を筆頭著者とする研究室の指導教員として参加する。(Source: [[@2025__ICLR__Timer-XL - Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting]]) ## 関連 - エンティティ: [[Tsinghua University]] / [[Yong Liu]] / [[Guo Qin]] / [[Xiangdong Huang]] / [[Jianmin Wang]] / [[Sundial]] - ソース: [[@2025__ICML__Sundial - A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models]] / [[@2025__ICLR__Timer-XL - Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting]] - 概念: [[時系列基盤モデル]] / [[時系列トークナイゼーション]] ## 出典 - [[@2025__ICML__Sundial - A Family of Highly Capable Time Series Foundation Models]](corresponding author 表記、参考文献の自己引用系列) - [[@2025__ICLR__Timer-XL - Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting]]