Adobe Research、Dolby 与阳明交大提出 DISC 可学习框架，校准并组合时序数据集相似度指标

Adobe Research、Dolby 与阳明交大的论文提出 DISC（Domain-Integrated Similarity Cost），用于评估时序数据集迁移预测的相似度。该框架利用校准迁移观测，为不同下游任务选择、加权并组合相似度指标，仅凭指标值即可为源-目标数据对打分，以更好预测下游预测任务的迁移表现。