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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

机器学习神经网络深度学习人工智能

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）

数据结构机器学习神经网络深度学习人工智能

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

oracle 智能交通机器学习神经网络人工智能

【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

机器学习神经网络深度学习人工智能

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

python opencv kernel 人工智能

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

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