纳米孔传感难以从嘈杂的时间序列信号中分辨结构相似的分子。在此，作者提出了 SEDA-Former，该方法融合了多尺度时间增强与渐进式自适应注意力训练，从而在多样化的分子数据集上实现了鲁棒且准确的分类。