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机器学习算法与理论

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TKDE|Foresee Urban Sparse Traffic Accidents: A Spatiotemporal Multi-Granularity Perspective
本文以交通事故预测为应用背景,提出了一个基于多源时空数据的多步、多粒度稀疏事件预测模型。其中集中归纳总结并缓解了时空稀疏问题、短期状态变化感知与多步预测问题。
微风、掠过
2020-11-26
1K0
GCN现有变体不完全汇总(在时空数据挖掘中的应用)
MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing
微风、掠过
2020-03-20
2K0
【AAAI 2020】RiskOracle: 一种时空细粒度交通事故预测方法
【前言】城市计算领域中,智能交通、智慧出行一直是一备受关注的话题,而交通事故在交通中扮演越来越着重要的角色,据WHO统计,已逐渐成为人类第8大杀手。传统的基础交通动态元素流量、速度预测等不能完全等同于事故预测,因为事故分布更为零星,影响它的因素也更为复杂,包括天气、人为因素、路网显著的动态变化,区域之间的动态关联等,且存在数据量不足的问题。本文提出一种更为短期的交通事故预测框架,提出了多任务差分时变图卷积网络(Multi-task Differential Time-varying Graph convolution Network, Multi-task DTGN),旨在提升交通出行安全,推进数据赋能交通发展,并通过设计一更为专有化的神经网络,推动人工智能社区的进步,为城市计算、时空数据挖掘中的相似问题(如流感预测、犯罪侦测预测等)提供新的思路。
微风、掠过
2020-02-13
1.2K0
Attention机制总结
策略梯度的强化学习技术 使得训练定位小框位置变得可能,在每次探索中,如果分类模块能正确预测,给与正反馈,强化对这个位置的选择,反之则给负反馈。
微风、掠过
2019-03-04
3.1K0
常见的图像变换二值化与形态学操作-python-opencv版
1.变为rgb通道: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 2.变为灰度图: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.直方图均衡化(一般需化为灰度图): eq = cv2.equalizeHist(gray)#灰度图像直方图均衡化
微风、掠过
2018-08-02
6980
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