temporal variations | BriefGPT

关键词temporal variations

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动态环境下的惯性感知三维人体建模与姿势序列
在这项研究中，我们引入了 Dyco 这一新方法，利用增量姿势序列表示来有效模拟非刚性变形和时间外貌变化，以解决传统方法中姿势与外貌间的歧义性问题。通过在 I3D-Human 和现有数据集上进行广泛实验，我们的方法体现出卓越的质量和数量性能，
PDF3 months ago
STELLAR：用于室内定位的连体多头注意力神经网络，克服时间变化和设备异质性
STELLAR 是一种新颖的框架，采用对比学习方法，利用 Siamese 多头注意力神经网络来综合地解决设备异构性和时间变化的挑战，无需重新训练模型（无需重新校准），在不同的室内环境中的评估表明，相比于最先进的技术，其准确性提高了 8-75
PDF7 months ago
MultiResFormer：自适应多分辨率建模的转换器用于通用时间序列预测
提出一种名为 MultiResFormer 的基于 Transformer 的模型，通过自适应选择最佳的 patch 长度来动态建模时间序列的变化，并在长期预测任务中优于基于 patch 的 Transformer，同时使用比 CNN 基线
PDF7 months ago
Sat2Cap：从卫星图像映射细粒度文本描述
我们提出了一种新的弱监督方法来使用自由形式的文本描述（或标题）创建地图，我们将这种新的工作称为零样本映射。我们的实验结果证明，我们的模型成功捕捉到了细粒度概念并有效地适应时间变化。
PDFa year ago
在自然环境中学习对齐序列操作
该研究提出了一种方法来解决深度学习在处理视频时不能考虑时间顺序信息，或忽略动作顺序差异所带来的问题，通过优先考虑时间一致性（同时允许动作关系顺序差异），解决自我学习顺序动作表示学习的问题，并在多个数据集上取得最优效果。
PDF3 years ago
共享出行平台的时空定价
该论文提出了一种名为 Spatio-Temporal Pricing（STP）的机制，通过将空间失衡和时间变化纳入考虑，实现了平台合理定价。利用该机制可以实现比传统机制更好的社会福利和收益公平性。
PDF6 years ago