dynamic modeling | BriefGPT

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神经残差扩散模型用于深度可拓展视觉生成
使用神经残差扩散模型 (Neural Residual Diffusion Models) 框架，引入一系列可学习的门控残差参数来改善生成网络的可扩展性和生成内容的保真度与一致性。
PDF17 days ago
高效动态 NeRF 基于体积视频编码与速率失真优化
提出了一种基于动态 NeRF 的体积视频压缩方法，通过将 NeRF 表示分解为系数场和基准场并在时间域内增量更新基准场来实现动态建模，同时进行端到端联合优化以进一步提高压缩效率。大量实验证明，与 ReRF 相比，我们的方法在各种数据集上实现
PDF5 months ago
AAAI建模连续时间动态的带符号图神经常微分方程
我们提出了一种新颖的方法：带有符号图神经常微分方程，巧妙地解决了误捕获符号信息的局限性。我们的方法在动态建模中显示出显著的性能提升，通过物理学、生物学领域的三个复杂动态场景以及四个真实世界交通数据集的验证结果，明显优于三种基准模型。
PDF7 months ago
一种基于统计学的隐性动态建模方法与微分方程
使用普通微分方程进行统计建模，处理纵向队列数据中的局部变化问题，并利用神经网络进行动态建模和参数提取。
PDF7 months ago
RegTraffic: 用于时空交通建模、仿真和可视化的基于回归的交通模拟器
RegTraffic 是一种新型的交通仿真器，它能够预测与邻近道路相关的拥堵情况，并提供易于使用的网络界面来可视化交通状况，性能评估结果表明，RegTraffic 可以有效地预测交通拥堵。
PDF2 years ago