ナノポアセンシングは、ノイズの多い時間信号から構造的に類似した分子を分離することが困難です。ここでは、著者らは、マルチスケール時間エンハンスメントとプログレッシブ適応アテンショントレーニングを統合したSEDA-Formerを発表し、多様な分子データセット全体で堅牢かつ正確な分類を実現します。