spatial heterogeneity | BriefGPT

关键词spatial heterogeneity

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利用纹理分析的孔隙性池化层进行植物图像分类
通过引入新型的空洞汇聚层来丰富空间特征的表示，该方法在多个尺度上操作，能够自适应地学习分层特征，实验证明其在捕捉复杂空间模式和改进特征提取能力方面的有效性。
PDF2 months ago
CVPRPAD：面向对抗性贴纸攻击的面片无关防御
提出了一种名为 PAD 的新颖的对抗贴纸定位和去除方法，该方法不需要先前知识或额外训练，提供了针对各种对抗贴纸的无关补丁防御，与任何预训练的物体检测器兼容。
PDF2 months ago
GeoAI 的可重复性和可复制性：计算和空间视角
GeoAI 研究偏重于 GIScience 文献，本文从计算和空间角度深入分析了 GeoAI 研究的重复性和可复制性，包括验证、学习和适应方法以解决相似或新问题，以及研究结果的普适性。通过深度学习的图像分析任务实例，强调了训练数据选择和使用
PDF3 months ago
空间贝叶斯神经网络
我们提出了一种新的灵活类的空间过程模型，称为空间贝叶斯神经网络（SBNNs），它通过将空间嵌入层和可能的空间变化的网络参数结合到贝叶斯神经网络中，能更好地匹配目标过程的有限维分布。
PDF8 months ago
揭示最佳 SDG 路径：通过图修剪和意图图图优化的创新方法实现有效推荐
本文提出了一种名为 User Graph after Pruning and Intent Graph (UGPIG) 的方法，通过高密度链接能力的剪枝用户图和包含意图网络的意图图，以解决推荐算法中的空间异质性和历史交互数据稀疏性问题，实现
PDF10 months ago
具有物理信息概率扩散场的生成超弹性
借助生成模型和基于数据驱动的应变能函数，本研究针对复杂材料的不确定性和空间异质性问题进行了实验和仿真测试，发展了一种能够包含这些因素的预测模型。
PDF10 months ago
ICLR利用简单的空间感知技术提高 GEOGLAM 的遥感数据对哈萨克斯坦国家级小麦产量预测的准确性
提出并研究了一种简单的技术，称为州级加性偏差，在哈萨克斯坦明确解决跨区域产量异质性的问题，相比基线机器学习模型（随机森林、CatBoost、XGBoost），我们的方法将整体均方根误差降低了 8.9％，将最高州级均方根误差降低了 28.37
PDFa year ago
协变量距离加权回归（CDW）：房价估计案例研究
本研究提出了一种基于地理和属性距离的加权回归模型，称之为 CWR，用于预测房屋价格，并分析了房龄、建筑面积等因素对房价的影响。结果表明，该模型可以通过降低传统空间回归模型的估计误差来提高房屋价格的准确性。
PDFa year ago
AAAI基于时空自监督学习的交通流量预测
本文提出了一种新的 Spatio-Temporal Self-Supervised Learning (ST-SSL) 交通预测框架以解决现有方法中存在的空间异质性和时间异质性问题，其中结合了时间和空间卷积以及自我监督辅助任务，实验结果表明
PDF2 years ago
基于有限混合建模的空间异质性 SOC 与土地价格之间的关联
使用有限混合模型分析社会开销资本、社会人口特征和空间信息，发现某一区域有四个不同的群组，提出了政策制定者和管理机构应关注 SOC 对土地价格的影响。
PDF2 years ago