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时空隐式神经表示作为广义交通数据学习器
通过参数化空时交通数据(STTD)为隐式神经表示,我们提供了一种新的方法来解决 STTD 学习问题。通过在低维度范围内识别潜在动力学和分解空时交互作用,我们的方法能够进行各种 STTD 的建模,并展示了其在实际应用中的有效性。
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2 months ago
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