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自愈事件日志论文中英对照是当前学术界关注的一个重要话题。该研究通过对自愈事件日志论文的中英对照，使读者更全面地理解其中的技术细节和学术观点。中英对照的形式使得读者可以更清晰地掌握论文内容，同时对比两种语言的表达，有助于促进跨文化的学术交流。 在自愈事件日志论文的中英对照中，读者可以逐段对比中文和英文

这篇翻译论文探讨了如何运用决策树学习方法，以提取业务流程事件日志中的缺失趋势。研究集中于解析和理解缺失数据在业务流程分析中的作用，特别是在事件日志领域。本文分析了决策树学习算法的应用，以识别和预测趋势，帮助组织更好地理解其业务流程，做出更明智的决策。这项研究对于数据分析、业务流程管理和决策支持系统的
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CharFormer是一种基于字形融合的注意力框架，用于高精度字符图像去噪。该框架采用了先进的字形融合技术，通过注意力机制对字符图像进行去噪，实现了更精准的结果。CharFormer的研究成果可以应用于各种领域，包括文字识别、印刷体字符处理等。本论文对CharFormer框架进行了详细解析和翻译。
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徐兴荣的论文《编码方式对业务流程剩余时间预测影响评估》探讨了不同编码方式对业务流程剩余时间预测的影响。通过实证研究，论文发现不同编码方式在业务流程剩余时间预测中具有不同的性能表现，并提供了有效的评估方法和评价指标。该研究对于提高业务流程管理和优化具有重要的参考价值。

本文探讨了复杂符号序列编码技术在预测业务流程监控方面的应用。通过分析业务流程中的符号序列，我们提出了一种基于复杂符号序列编码的预测监控方法。该方法可以有效地识别和解析业务流程中的符号序列，并使用编码技术进行预测和监控。我们还介绍了符号序列编码的具体实现细节，并给出了相关的案例研究和实证结果。通过本文

本研究探讨了流程日志中事件顺序缺陷的检测与交互式修复方法。通过分析流程日志中的事件顺序，我们发现其中存在一定的缺陷，可能会影响流程执行的准确性和效率。针对这个问题，我们提出了一种基于自动化技术的检测与修复方法。通过该方法，我们可以在流程日志中及时发现事件顺序缺陷，并通过交互式修复的方式对其进行修复，

AIR-BAGLE是一款专为事件日志设计的交互式根本原因异常生成器。其能够通过对事件日志的深入分析，快速识别和重现潜在的异常行为。该工具能够帮助开发人员快速诊断和解决系统错误，提高生产效率和稳定性。AIR-BAGLE采用最先进的AI技术和数据分析方法，可为企业提供稳健且可靠的异常注入解决方案。
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