USTD的時空編碼器和去噪解碼器的設計思路確實可以應用於其他領域的概率圖學習任務。這種設計的核心在於利用共享的編碼器來提取數據中的共性特徵，並通過針對特定任務的解碼器來生成預測。這一策略不僅提高了模型的效率，還能夠有效地捕捉數據中的不確定性。
例如，在生物信息學中，USTD的設計可以用於基因表達數據的分析，通過捕捉基因之間的時空依賴性來預測基因的表達模式。在金融領域，USTD可以應用於股市預測，通過分析歷史數據中的時空模式來預測未來的市場走勢。此外，在交通流量預測、氣候變化建模等領域，USTD的設計思路同樣能夠提供有效的解決方案。因此，USTD的架構具有廣泛的應用潛力，能夠促進各種概率圖學習任務的發展。