この記事では、時系列予測を強化するために、選択的表現空間を構築する新しい手法が提案されています。従来のパッチ手法では、近接したパッチに時系列が分割され、固定的な表現空間が形成されるため、十分な表現力が得られませんでした。著者たちは、最も情報量の多いパッチを柔軟に包含する選択的表現空間（SRS）モジュールを提案し、学習可能な選択的パッチ処理と動的再構成技術を用いて、文脈情報を最大限に活用することを目指しています。これにより、パッチベースのモデルの予測性能が向上します。さらに、SRSモジュールを利用したSRSNetが実世界のデータセットにおいて最高の性能を示したことも報告されています。この技術は、既存のパッチベースのモデルの性能向上にも寄与することが期待されています。