【论文笔记】A Survey on Federated Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site ...
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发布时间:2023-02-21
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发布时间:2023-02-21
A Survey on Federated Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site Learning and Beyond Authors Sawsan AbdulRahman, Hanine Tout, Hakima Ould-Slimane, Azzam Mourad, Chamseddine ...
发布时间:2023-02-21
【论文阅读】Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting[基于注意力的时空图卷积网络交通流预测](1)1.Introduction(介绍)2.Related work(相关工作)参考...
发布时间:2023-02-21
交通预测问题:旨在根据历史观察(由传感器记录),来预测道路网络中的未来交通状况(如交通量或速度)。附近地区的交通状况会相互影响。为捕获这种空间相关性,卷积神经网络被广泛应用。同时,一个地点的交通状况也...
发布时间:2023-02-21
传感器:感知或采集工程过程中的相关参数,如温度、压力、流量等 信号调理电路:把传感器送来的信号进行调整处理,使采集的信号在A/D的有效范围 A/D变换器:将模拟信号转换为数字信号 处理器:对变换后的数字信号...
发布时间:2023-02-21
文章信息 本周阅读的论文是题目为《Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial-Temporal Traffic Prediction》的一篇2022年发表在《Neurocomputing》上的使用Transformer进行交通预测的文章。...
发布时间:2023-02-21
准确的交通流预测对于建设智慧交通城市至关重要。现有的研究主要采用给定的单一图结构作为模型,只考虑局部和静态的空间依赖关系,忽略了动态时空数据多样性的影响。为了充分捕捉时空数据多样性的特点,提出了一种...
发布时间:2023-02-21
准确的交通预测是提高智能交通系统性能的关键。这项任务的关键挑战是如何在尊重和利用数据的空间和时间异质性的同时,正确地建模复杂的交通动态。本文提出了
发布时间:2023-02-21
动态时空图卷积网络具有三层结构:双向LSTM,GAE,DGCN.
发布时间:2023-02-21