📖 摘要

多任务学习用于稀疏标签时间序列预测，案例为葡萄抗寒性建模。

🔑 关键词速览

Multi-Task Learning (MTL)	一种机器学习方法，通过同时学习多个相关任务来共享信息，以提高每个任务的性能。
Cold Hardiness	植物抵抗低温冻害的能力，通常指导致致命冻害发生的温度阈值。
Recurrent Neural Networks (RNNs)	一类适合处理序列数据的神经网络，能够捕捉时间序列中的动态变化。
Transfer Learning	一种利用一个任务上学到的知识来帮助另一个相关任务学习的技术。
Budbreak Prediction	预测植物芽体开始萌发的时间，是农业管理中重要的物候指标。