深度学习与交通大数据

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堪比当年的LSTM,Transformer引燃机器学习圈:它是万能的

2017 年 6 月谷歌发布论文《Attention is All You Need》时,我们或许都没有意识到它提出的 Transformer 架构将带来多少惊...

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NumPy迎来重大版本更新,新增函数注释、滑动窗口视图功能,仅支持Python 3.7以上版本

作为Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习的必备工具,该版本一经发布,就一度登上Hacker News等社区热搜榜单。

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numpy产生随机数汇总

numpy.random.rand(d0, d1, …, dn),产生[0,1)之间均匀分布的随机浮点数,其中d0,d1....表示传入的数组形状。

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PyTorch 产生随机数汇总

返回一个张量(高斯白噪声),服从均值为0,方差为1的标准正太分布,形状由参数sizes定义。

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T-MGCN时间多图卷积网络用于交通流预测

《Temporal Multi-Graph Convolutional Network for Traffic Flow Prediction》

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AAAI2021论文速递:面向交通需求预测的耦合层图卷积

《Coupled Layer-wise Graph Convolution for Transportation Demand Prediction》。这是北航...

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AI | 强化学习(RLAI)

强化学习(RL)是机器学习的一个领域,涉及软件代理如何在环境中采取行动以最大化一些累积奖励的概念。该问题由于其一般性,在许多其他学科中得到研究,如博弈论,控制理...

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Numpy和Pandas的区别

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AAAI2021论文速递:面向交通流预测的时空融合图神经网络

《Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecasting》。这是北...

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时空序列预测模型之HPRNN

HPRNN: A HIERARCHICAL SEQUENCE PREDICTION MODEL FOR LONG-TERM WEATHER RADAR ECHO...

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随机OD矩阵预测

《Stochastic Origin-Destination Matrix Forecasting Using Dual-Stage Graph Convolu...

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一种基于时空图神经网络的出行时间估计解决方案

《ConSTGAT: Contextual Spatial-Temporal Graph Attention Network for Travel Time E...

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动态不确定性时空图建模系列(三): MTGNN

《Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Net...

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动态不确定性时空图建模系列(二): SLCNN

《Spatio-Temporal Graph Structure Learning for Traffic Forecasting》。这是中科院大学自动化所发表...

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不确定性时空图建模系列(一): Graph WaveNet

《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》。这是悉尼科技大学发表在国际顶级会议IJCAI ...

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揭晓高速公路场景下计算机视觉与交通的秘密

《Vision-based vehicle detection and counting system using deep learning in highw...

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一种时空无监督的事故检测方法

本次介绍的是文章名为 《Deep Spatio-Temporal Representation for Detection of Road Accidents ...

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计算机视觉助力公共交通服务水平突破新高度

《Estimation of left behind subway passengers through archived data and video ima...

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时空同步图卷积网络:时空网络数据预测的新框架

《Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks: A New Framework for ...

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考虑低能见度条件下基于视觉的混合交通流碰撞检测框架

《A Vision-Based Video Crash Detection Framework for Mixed Traffic Flow Environme...

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