交通预见未来(22): 基于动态时空图卷积神经网络的交通流预测1、文章信息《Dynamic Spatial-Temporal Graph Convolutional Neural Networks for Traffic Forecasting》。湖南大学信息科学与工程学院2019年初发在AAAI顶会上的一篇文章。2、摘要图卷积神经网络能够利用基于节点距离的预先定义的拉普拉斯矩...

STMTL框架如图所示。异质性则体现在进出站客流在时空分布上的差异性，例如在早高峰期间，通勤站C的进站客流远高于出站客流，而在晚高峰期间则相反。与Transformer中自注意力机制不同，交叉注意力中Q和K分别来源于不同的输入（即进出站客流），关注的是空间维度下不同车站之间的交互，而非时间维度上的依赖关系。，在此基础上，CAB以进站客流为例，通过线性变换生成查询（Q）、键（K）、值（V）向量，并利

在本文中，本文提出了一种新的时间序列插补方法——用于插补的条件得分扩散模型（CSDI），该方法利用基于得分的扩散模型并以已观测数据为条件。与现有的得分扩散方法不同，CSDI 的条件扩散模型是专门为插补任务进行训练的，并且能够利用观测值之间的相关性。由于条件扩散模型能够在不确定性下学习时间和特征依赖关系，基于条件扩散模型的插补与下游任务的联合训练，有望进一步提升下游任务的性能。与现有的基于得分的方法

本文涉及多个数据集和图像质量评估指标的广泛实验表明，本文的方法比基于gan的模型报告的FID分数更高，同时在几个失真指标上也比基于vae的模型具有竞争力。该文章从基于深度学习的图像编码框架，受到扩散模型的启发，设计了一种新的图像编码框架，模型的性能可以调整到感兴趣的感知度量。并且实验表明，在多个数据集和图像质量评估指标中，本文的模型比基于gan的模型报告的FID分数更高，同时在几个失真指标上也比基

计算图传播与特征生成：每个节点的值通过其父节点的值经计算模块处理后生成，模块类型包括：非线性变换模块、离散化模块、决策树模块、噪声注入。基于合成数据的预训练框架：通过结构因果模型生成百万级合成数据集，覆盖真实数据的多样性挑战（如缺失值、异常值、无关特征）；）的表格基础模型，用于在小到中型表格数据上进行准确的预测，并在多项基准测试中显著优于现有的方法，如梯度提升决策树（如。）的构建、计算图传播与后处

1. 文章信息本次介绍的文章2022年发表在Expert Systems With Applications，题目为《Attention based CNN model for fire ...

其一，大多数时间序列缺乏直接的语义或标签对应关系，这往往导致时间序列扩散模型在生成过程中缺乏有意义的指导（不同于图像扩散模型中的文本指导或标签指导）。与其他时间序列预测方法相比，本文的方法在四个数据集中的三个上表现优异，在剩余的一个数据集上也具有竞争力。此外，从图中预测结果与参考序列的对比可以看出，虽然参考序列提供了强有力的指导，但并未直接替代完整的生成结果，这进一步验证了本文方法的合理性。从构建

特别是，车辆传感系统在不同的传感场景下，通过内置的智能传感器灵活获取大量的城市时空数据方面展现出巨大潜力。然而，由于出行请求的异质性和路线的多样性，出租车等车辆系统的覆盖范围往往存在偏差。为了实现高传感覆盖率，一个关键挑战在于如何优化车辆的重新定位，以最小化车辆的时空分布与目标传感分布之间的差异。）框架，将优化融入深度学习架构中的预测过程，并且通过最小化特定任务的匹配差异而非上游预测误差来训练整个

文章信息论文题目为《Traffic Prediction With Missing Data:A Multi-Task Learning Approach》，该文于2023年发表于IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS上。文章提出了一种用于带有缺失数据的交通预测多任务学习方法。摘要基于真实交通数据的交通速度预测是智能交通系统.

专注于计算机科学与其他行业的深度交叉融合，旨在通过一些AI和大数据领域的基础知识讲解和案例实战应用，培养学生的学科交叉思维、大数据思维和编程能力、掌握基本的人工智能建模技术等。对于非计算机专业的同学，无论来自交通、土木、规划等领域，在当下这个人工智能与大数据快速发展的时代，如何轻松入门这一新兴领域，理解代码逻辑，掌握数据分析与人工智能的基础知识，成为了许多同学关注的问题。Python，到深度学习框