无需训练即可进行时间序列预测，就像给时间序列数据拍个“快照”，就能预知未来趋势，节省大量时间和精力
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。
该模型探讨了使用大型生成预训练变换器处理时间序列数据的可能性，旨在提升时间序列分析和预测的准确性。
MOMENT是一个开源时间序列基础模型的家族，旨在支持各种时间序列任务，具有模块化架构，便于定制和扩展。
Anomify是一个实时异常检测AI，帮助用户快速反应时间序列指标的变化，检测异常、减少误报并加速调试。
AI/ML API是一个创新平台，为开发者提供广泛的人工智能和机器学习能力，简化AI技术的集成，推动应用功能的增强。
MagicTables是一个Python库，旨在革新数据科学工作流。它可以将API响应转换为DataFrame，支持使用自然语言进行数据查询，并轻松链式处理多个数据源，让用户专注于数据科学，而不是数据处理的痛苦。
Jsonformer 是一个强大的工具，能够将自然语言转换为结构化数据，支持多种数据格式的输出，灵活的模板系统使其能够与大型语言模型（LLMs）兼容，适用于各种场景。
AI Anomaly Detector是一个强大的工具，旨在帮助团队主动识别数据中的异常，提供有价值的洞察。通过这种前瞻性的方法，团队能够更快地应对市场波动，适应不断变化的环境。
Yadget是一个数据生成工具，旨在帮助创作者生成合成数据，以测试和验证他们的数字产品，特别适用于机器学习和人工智能项目。
基于PyTorch的时间序列预测工具，它能帮助用户轻松实现高精度的时间序列预测，无论是专业人士还是初学者都能快速上手，为实际应用和研究提供强大支持
