LLM4TS是一个整合了大量时间序列相关论文和代码的大型语言模型和基础模型平台，旨在为研究人员和开发者提供便利的工具和资源，以便于进行时间序列数据的处理与分析。该项目不仅提供了应用示例，还支持多种时间序列分析任务，简化了用户的操作流程。
tsfm是一个开放笔记本和实用工具，专注于时间序列基础模型的研究与应用，帮助用户进行时间序列数据分析和建模。
预测API允许用户以简单而精准的方式对数据进行预测。它提供了一种易于使用的接口，用户可以上传数据并获得相应的预测结果，适用于各种行业和应用场景。
Functime是一个用于大规模数据集时间序列机器学习的Python库，支持高效的数据处理和多种预测算法，帮助用户进行灵活的模型选择和评估。
一个纯Python实现的库，专注于流式生成LLM的JSON片段，便于前端展示，且不依赖任何第三方库。它支持高效的JSON流解析，用户友好的接口，实时数据处理，灵活的配置选项，并兼容大规模数据流。
LockedIn是一个基于网络的应用程序，提供快速、精准的时间序列预测，采用Roadmap Technologies的顶级机器学习引擎Geneva Forecasting。用户可以直接从电子表格运行预测，并获得实时的AI洞察。
ExcelMaster.ai是一个先进的AI工具，旨在帮助用户生成复杂的Excel公式、VBA代码和Python脚本，同时理解现实世界中的Excel结构。用户可以通过提问关于Excel任务的内容，AI将为其生成量身定制的公式或VBA代码。
Graviti是一个数据平台，帮助公司和团队管理数据集，通过数据可视化提升协作效率，并通过MLflow实现数据版本控制。
ACTIN是一个双模块框架，用于时间序列数据中的反事实估计，旨在分析治疗效果随时间的变化。该项目通过综合考虑时间因素，提供了一种新的视角来理解因果关系。
