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大型语言模型作为城市居民：用于个人移动生成的 LLM 代理框架
这篇论文介绍了一种使用大型语言模型（LLM）融入到代理框架中的创新方法，用于灵活高效的个性化移动生成，并重点解决了将 LLMs 与现实世界的城市移动数据对接的三个研究问题：将 LLMs 与丰富的活动数据对接、开发可靠的活动生成策略以及探索
PDF4 months ago
一个回归混合模型了解新冠疫情对公共交通乘客量的影响
新冠疫情对城市交通和公共交通乘客数量造成了重大影响，本研究提出一种专用的回归混合模型，能够对公共交通站点进行聚类和时间段进行分割，以分析疫情对铁路公共交通乘客数量的影响，并分析疫情引起的变化。
PDF5 months ago
通过定性场景理解和解释实现可信的自动驾驶
我们提出了定性可解释图（QXG）：一种用于城市移动中场景理解的统一符号和定性表示。QXG 利用时空图和定性约束从原始传感器输入（如 LiDAR 和相机数据）中提取场景语义，为自动车辆的环境进行解读，从而提供了一种可理解的场景模型。QXG 具
PDF5 months ago
朝着交通基础设施的优先使用：以城市中心车辆特定动态进入限制为例
本文提出了一种基于社会视角的稀缺交通基础设施元素的动态分配和优先级模型，并通过两个实际案例：基于可用停车位的车辆特定动态进入限制和确保城市中心持续合格空气质量水平，阐述了该模型的动态性。通过使用 SUMO 交通仿真工具进行实验评估了我们的建
PDF5 months ago
自主班车服务实际世界中的到达时间预测：来自五个城市的证据
城市交通正在发生转变，通过共享、连接和协作的自动驾驶车辆的出现。然而，为了被顾客接受，对它们的准时性的信任至关重要。本研究提出了一种用于自主穿梭车的到达时间预测系统，利用分别针对停留时间和行驶时间的模型，并通过现实世界五个城市的数据进行验证
PDF6 months ago
基于细粒度时空尺度的移动数据流量建模日常移动性
应用数据驱动的方法，使用 NetMob 2023 数据集在城市环境中建模移动模式。结合高度合适的外部数据源 ENACT 数据集，通过 68 个在线服务的移动数据流量预测 NetMob2023 中每个 100m x 100m 网格单元的人口。
PDF8 months ago
探索交通系统中多模态需求动态的研究
本文采用数据驱动方法，研究交通运输系统中各种形式的干扰对城市移动性的不同影响，并通过对历史性小时出行需求数据进行异常检测和聚类，分类各种干扰情况下的多模式需求动态，为衡量不同干扰情景下的方式转移范围提供了参考。
PDFa year ago
提高城市机动性：利用人工智能和新技术连接供需
本研究综述了作者团队的研究成果，讨论了城市流动性、智能交通系统、需求管理、人工智能和计算视觉等方面的综合性研究。
PDF2 years ago
CVPRPifPaf: 用于人体姿势估计的复合场
本文提出了一种新的自下而上的方法，即 PIFPAF，用于多人二维人体姿势估计，在城市移动性（如自动驾驶汽车和送货机器人）方面表现特别优异，其方法利用 PIF 来定位身体部位和 PAF 来将身体部位相互关联以形成完整的人体姿势，在低分辨率和拥
PDF5 years ago