DISC：Adobe Research 等提出可学习框架，校准时序数据集迁移相似度指标

Adobe Research、Dolby 与阳明交大提出 DISC（Domain-Integrated Similarity Cost），用可学习聚合框架评估时序数据集可迁移性。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，仅凭指标值即可给源-目标数据对打分，更好预测下游预测任务的迁移表现。