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  options {
    physical_type: PHYSICAL_STREAM_TYPE_QUADS
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    name: "this"
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  }
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    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#"
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  }
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    value: "hasAssertion"
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rows {
  name {
    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "hasProvenance"
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  name {
    value: "provenance"
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    value: "hasPublicationInfo"
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    value: "pubinfo"
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    value: "type"
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    value: "Nanopublication"
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    value: "https://doi.org/10.48550/"
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    value: "arXiv.2503.07682"
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    value: "title"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "A Time Series Multitask Framework Integrating a Large Language Model, Pre-Trained Time Series Model, and Knowledge Graph"
    }
    g_iri {
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    }
  }
}
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    value: "http://purl.org/spar/cito/"
  }
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    value: "describes"
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    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/methods#"
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  name {
    value: "FusionAwareTemporalModule"
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    }
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    value: "KnowledgeDrivenTemporalPrompt"
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    value: "LTM"
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    }
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    value: "discusses"
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    value: "ARIMA"
  }
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    value: "AnomalyTransformer"
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    value: "Auto-TTE"
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    }
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    value: "AutoTimes"
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    o_iri {
    }
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    value: "Autoformer"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "Chat-GPT"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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    value: "ChatGLM"
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    o_iri {
    }
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    value: "DLinear"
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    }
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    value: "ETSformer"
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    o_iri {
    }
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    value: "ExponentialSmoothing"
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    }
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  name {
    value: "GPT"
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    }
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  name {
    value: "GRU"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "GraphRAG"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
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  name {
    value: "Informer"
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    }
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  name {
    value: "LLM4TS"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "LLMTime"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "LLaMA"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "LPTM"
  }
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    o_iri {
    }
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    value: "LSTM"
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    o_iri {
    }
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    value: "RNN"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "SDformer"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "StateSpaceModels"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "TIME-FFM"
  }
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "TTM"
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    o_iri {
    }
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    value: "TemporalFusionTransformer"
  }
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "Time-LLM"
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    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "Timer"
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    o_iri {
    }
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  name {
    value: "TimesNet"
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  quad {
    o_iri {
    }
  }
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  name {
    value: "Entity"
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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    }
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    id: 5
    value: "http://purl.org/spar/fabio/"
  }
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  name {
    value: "Workflow"
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    s_iri {
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    }
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    }
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  name {
    value: "label"
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      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "ARIMA"
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    s_iri {
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Anomaly Transformer"
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    }
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    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Auto-TTE"
    }
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    s_iri {
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    }
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
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    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "AutoTimes"
    }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Autoformer"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Chat-GPT"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
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      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
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    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "ChatGLM"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "DLinear"
    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 27
    }
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      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "ETSformer"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 28
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Exponential Smoothing"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "subject"
  }
}
rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/categories#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "SynergizedKnowledgeRepresentation"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 15
    }
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 50
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "comment"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 52
    }
    o_literal {
      lex: "This module deeply integrates natural language prompt embeddings (derived from the LLM) with time series data. It aligns pooled text features with temporal segments and uses multi-scale convolutions to combine them effectively. This process aims to create a unified representation by merging semantic knowledge from the LLM with temporal patterns, thereby enhancing the model\'s ability to learn complex patterns for time series tasks."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 49
    }
    o_literal {
      lex: "Fusion-Aware Temporal Module"
    }
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/"
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasTopCategory"
  }
}
rows {
  prefix {
    value: "https://neverblink.eu/ontologies/llm-kg/top-categories#"
  }
}
rows {
  name {
    value: "SynergizedLLMKG"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 53
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 29
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "GPT"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 30
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "GRU"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 31
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "GraphRAG"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 32
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Informer"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "KGEnhancedLLMInference"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 50
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
      name_id: 55
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 52
    }
    o_literal {
      lex: "This module leverages a Knowledge Graph (KG) to enrich user-provided prompts with task-relevant semantics and descriptive insights for time series analysis. By incorporating retrieved knowledge into the prompt, it enhances the LLM\'s input at the inference stage, allowing the LLM to access external knowledge to improve its performance on time series tasks."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 49
    }
    o_literal {
      lex: "Knowledge-Driven Temporal Prompt"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "KGEnhancedLLM"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 53
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
      name_id: 56
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "LLM4TS"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 34
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "LLMTime"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 35
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "LLaMA"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 36
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "LPTM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 37
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "LSTM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 17
    }
    p_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 50
    }
    o_iri {
      prefix_id: 7
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 52
    }
    o_literal {
      lex: "LTM is a novel multi-task framework that integrates time series models, LLMs, and KGs for tasks like forecasting, imputation, and anomaly detection. It achieves a deep fusion of temporal and semantic features by combining KG-enhanced prompts with LLM processing and feature fusion modules, representing knowledge from both LLMs and KGs in a unified manner for time series analysis."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 49
    }
    o_literal {
      lex: "LTM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 53
    }
    o_iri {
      prefix_id: 9
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 38
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "RNN"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 39
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "SDformer"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 40
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "State-Space Models"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 41
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "TIME-FFM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 42
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "TTM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 43
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Temporal Fusion Transformer"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 44
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Time-LLM"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 45
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "Timer"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 46
    }
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 48
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
    }
    o_literal {
      lex: "TimesNet"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "wasAttributedTo"
  }
}
rows {
  name {
    value: "agent"
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}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 4
    }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
      name_id: 7
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "wasDerivedFrom"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 12
      name_id: 59
    }
    o_iri {
      prefix_id: 14
      name_id: 12
    }
  }
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  name {
    value: "created"
  }
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rows {
  datatype {
    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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      name_id: 60
    }
    o_literal {
      lex: "2026-02-26T15:50:08.769Z"
      datatype: 1
    }
    g_iri {
      prefix_id: 2
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    }
  }
}
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  name {
    value: "creator"
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "hasNanopubType"
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  name {
    value: "PaperAssessmentResult"
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 62
    }
    o_iri {
      prefix_id: 8
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 49
    }
    o_literal {
      lex: "LLM-KG assessment for paper 10.48550/arXiv.2503.07682"
    }
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    value: "sig"
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    value: "hasAlgorithm"
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      name_id: 64
    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
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  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAwNz2QK3SEifno78S7+48zUB0xpTex3mAzW73ZimHqNcdEMU5/apslrGrTHGFAt/Chocgo++r6JQp5ygY7NyJHGWdaIqnt85pjX4PbNfLAvapyUO00qZP34fY61w4eZ9UMtleWEsmZKRtQPyJ8ODl46i/rfPuZlcJGpM9Nmy5mpGWuepqIEvF4a/t7pLVeCEDFSYXT+yaiygt6ynIK5f7TtEDhZpeUf/Q74WhMPJXm4yTU/hqOX4IW+50kWHNArGGZwUaXwzyG6M3Zd6UMModryGkLqS4H/MSE3ZA1Ylnms7BfWLEXhMWlaKi6HRV4nGRDLhxVSi9LSRi3LWKLhNIIQIDAQAB"
    }
  }
}
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  name {
    value: "hasSignature"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "JKPy8S63KDFUl92+KjwgclIoG8ep+Mg0sGqa/p/ZOWnFwFDdNNXwzMAgsJZ22NZR1JdazRGDhUgp7MqnJlzGzm9+LGw7s+K4G+V9Ggp65NZTSdUhcVu6Z9PT9QRkV7ajpbYmWNRVLTdkmAvbKM5i9T/FHU72f7T1qiBqRvZbB444asW4C/QBrADc41cEm2PLszWC6RtyjyhCCerdmxowIn+5pyV6m3LJ83XpTMbaJoGYXYGo5naIhyk8Y9qBFPQ7Qoi+QHMxAXipc4DfelTC5FLgYdYn6SOO+HQt7DU1oqv9/wakPKgO95EYDi+t3m0PXIql9sKpjg0N69GNmUPJRg=="
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignatureTarget"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 1
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "signedBy"
  }
}
rows {
  quad {
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