深度学习与交通大数据

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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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计算机视觉(CV)与交通的千丝万缕

很高兴能够在和大家分享一些计算机视觉技术(computer vision)在交通领域的应用知识。

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图神经网络的表达能力,究竟有多强大?

近年来,随着图神经网络在各个领域的火热应用,越来越多的学者试图从图论的角度对图神经网络的表达能力进行理论分析,并基于这些理论分析开发出了性能强大的模型。然而,在...

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(45) 基于残差时空网络的交通需求预测

《A residual spatio-temporal architecture for travel demand forecasting》。

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tensorboard显示过程踩到的巨坑!!!

今天从早到晚,搞tensorboard的显示问题........................

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地铁系统在线时空OD分布及进出站流预测

《Online Spatio-temporal Crowd Flow Distribution Prediction for Complex Metro Sys...

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【串讲总结】序列模型结构之普通堆叠、Encoding-Decoding、Encoding-Forcasting

随着时间步(time step)的推移,输入数据(包括x和上一time step的hidden state),输出预测数据

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深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法(下)

Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法,二者都是建立在“序列”样本(比如句子、用户行为序列)的基础上的。在互联网...

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《时空交通数据预测方法及应用》附讲座PPT以及直播回放

直播回放地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Gi4y1V7zr

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量子计算拥抱更多可能!(量子交通?)

30多年前,物理学家费曼提出利用量子构建计算系统。如今,科学家正在验证这一设想。近日,中国计算机学会青年计算机科技论坛发起了一次线上分享会,探讨量子计算机的技术...

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基于低频轨迹数据的全网转弯路口拥堵识别

《Network-wide Identification of Turn-level Intersection Congestion Using Only Lo...

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一种基于网格的简单高效的方法:从浮动车轨迹数据提取交通动态信息

《Mapping to Cells: A Simple Method to Extract Traffic Dynamics from Probe Vehicl...

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基于深度胶囊网络和嵌套LSTM的短时交通速度预测

《Forecasting Transportation Network Speed Using Deep Capsule Networks With Neste...

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基于OD吸引度的城市轨道交通OD客流预测方法

本发明提供一种基于OD吸引度的城市轨道交通OD客流预测方法。该方法包括:根据历史数据统计轨道交通网中不同时段OD对间的吸引度值和对应的OD对间的客流,分别表示为...

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PredRNN: 基于ST-LSTM的预测学习

《PredRNN: Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Spatiotemporal...

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