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spatial-temporal dynamics
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FedASTA:基于联邦式自适应时空关注机制的交通流量预测
提出了一种新颖的联邦自适应时空注意力(FedASTA)框架,用于建模动态的时空关系。在客户端节点,FedASTA 从原始时间序列的分解项中提取时间关系和趋势模式。然后,在服务器节点上,FedASTA 利用来自客户端的趋势模式构建自适应时空感
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2 months ago
VGMShield: 缓解视频生成模型的误用
VGMShield introduces three straightforward but pioneering mitigations for fake video generation: fake video detection, t
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5 months ago
AAAI
人类移动的时空相互作用:一种具有超图表示的分层强化学习方法
为了解决人类移动中的空间和时间因素对决策过程的影响,本研究引入了 “空间 - 时间诱导层次强化学习”(STI-HRL) 框架,以捕捉人类移动决策中空间和时间因素的相互作用。通过两个层次的决策过程,STI-HRL 通过专用的个体代理来解开空间
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6 months ago
稀疏交叉注意力图卷积网络与辅助信息感知的交通流预测
提出了一种名为 AIMSAN 的深度编码器 - 解码器模型,包含了一个辅助信息感知模块 (AIM) 和基于稀疏交叉注意力的图卷积网络 (SAN),在交通数据中挖掘丰富的时空动态,并考虑并利用交通节点的空间稀疏性以减少二次计算复杂度。实验证明
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7 months ago
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