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多时空空气质量预测与集成监测和再分析数据
基于图卷积网络和门控循环单元（M2G2）的多空间多时间空气质量预测方法弥合了空气质量预测跨空间和时间尺度的差距，并通过多尺度空间图卷积（MS-GCN）和多尺度时间门控循环单元（MT-GRU）模块实现了综合信息交换与整合，提高了 accura
PDF6 months ago
从全文本信息中学习动态图，实现准确的兴趣点访问预测
本文提出了一种名为 BysGNN 的新的时间图神经网络模型来准确预测城市中景点被访问的次数，并在真实数据集实验中表现出较其他先进预测模型更准确的多重上下文相关性，时间序列和空间数据的预测性能。
PDFa year ago
应用基于图形的矩阵完形填空技术于气象数据
本文研究了利用加权图表达的附加信息帮助低秩矩阵补全中的未知条目，通过对天气站记录的空气温度数据进行测试，并证明充分的时空图可以显著提高补全的准确性。
PDFa year ago
关于一种针对时间感知知识图谱的广义框架
该论文旨在提供时间感知知识图扩展的简要但定义明确的概述，以促进该领域的未来研究。
PDF2 years ago
追踪暗网论坛中的话语影响力
本文介绍了我们在 2021 AMoC 黑客马拉松中的任务，我们的主要贡献是通过语义和时间特征的联合可视化，通过新颖性、短暂性和共鸣等方面对暗网犯罪数据进行分析，了解暗网社区的整体话语影响。
PDF2 years ago
PyTorch Geometric Temporal: 基于神经机器学习模型的时空信号处理
PyTorch Geometric Temporal 是一个基于 PyTorch 的神经几何时态信号处理深度学习框架，可以用于实现预测性能较好的模型解决传染病预测、打车服务的预测和网络流量管理等现实问题，并具备运行在具有丰富时空特征的 We
PDF3 years ago
CVPR基于门控时空能量图的视频关系推理
本文介绍了一种基于全连通时空图的条件随机场模型，利用空间和时间上的关系较强的实体之间的统计依赖关系，通过在视觉观察条件下学习自适应关系来对其进行优化，同时，其在视频数据集（ImageNet Video 和 Charades）上表现出了最先进
PDF5 years ago
发现时空动作管道
本文提出通过静态和运动信息的早期和后期融合检测和跟踪点匹配算法实现视频中时空动作检测，并使用递归 3D 卷积神经网络来预测并确定生成的动作分类和时间边界。通过引入动作足迹图以及 R3DCNN 卷积层中保留的特定空间特征来细化候选框，并在三个
PDF6 years ago
利用连通性：TrackletNet 多物体跟踪
本篇论文提出了一种创新而有效的追踪方法 TrackletNet Tracker (TNT)，它将时间和外观信息结合在一起作为一个统一的框架来处理多目标追踪 (MOT) 的挑战，并相比其他最先进方法，在 MOT16 和 MOT17 基准数据集
PDF6 years ago
异常检测的未来帧预测 —— 一个新的基准线
该论文提出了一种在视频预测框架内解决异常检测问题的方法，利用预测未来画面与真实画面之间的差异来检测异常事件，并引入了空间和运动约束来促进正常事件的未来帧预测和识别不符合预期的异常事件。
PDF7 years ago
动作定位的通用管道提议
本文提出了一种新的基于视频的行动定位框架，使用管道提案网络 (TPN) 生成通用的、独立于类别、视频级别的管状建议，可用于各种视频分析任务，包括行动识别和定位。与其他方法相比，我们的通用管状建议方法准确、通用，并在平滑 L1 损失函数下完全
PDF7 years ago
答案集规划中的领域相关知识
本文探讨了在规划中有用的三种不同的领域相关控制知识（时间、过程和 HTN 基础）以及它们如何被整合进 AnsProlog * 中，通过对少量领域相关规则的模块化添加，我们没有必要修改规划器，最终演示了当使用程序域知识来解决计划问题，规划时间
PDF22 years ago