Deep-Learning-Based Spatio-Temporal-Spectral Integrated Fusion of Heterogeneous Remote Sensing Image from:TGRS,2022 动机 空间光谱融合(Spatiospectral fusion)和时空融合(Spatiotemporal fusion)仅用于融合来自两个空间、时间和光谱域的信息。→ 时空谱融合 由于多源数据集之间的复杂和非线性关系,目前对集成融合方法的...
【KDD2021】Dynamic and Multi-faceted Spatio-temporal Deep Learning for Traffic Speed Forecasting 文章中心:利用动态图神经网络预测交通流量 指出当前现有方法大多基于固定的邻接矩阵来建模空间关系,同时交通流量不单依赖于当前的速度,也可能与流量大小有关,因此为了进一步挖掘这些多元时空动态特性。 1、作者提出了一种...
We propose 4D spatio-temporal deep learning for OCT-based motion estimation. On a tissue dataset, we find that using 4D information for the model input improves performance while maintaining reasonable inference times. Our regularization strategy demonstrates that additional temporal information is also ...
其中fspatial(⋅)fspatial(·)表示X到~XX~的空间退化关系,通常假设为模糊降采样操作[6],可以用模糊降采样矩阵A和噪声N表示. ftemporal(⋅)ftemporal(·)表示从 X 到 Z 的时间关系,通常假定为线性模型 [29]、[31]。 fheterogeneous(⋅)fheterogeneous(·)表示 X 和 Y 之间的异质关系,目前很难明确表达。
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 问题背景:交通流量预测忽略时空依赖性。 提出模型:Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN)。instead of 常规卷积和递归单元,本文在图上公式化问题,并使用完整的卷积结构构建模型,使得以更少的参数实现更快的...
时空深度学习Deep Learning for Spatio-Temporal Data张钧波京东智能城市研究院市 京东城市 时空 AI 产品部2020 年7 7 月 22 日2020城市计算夏令营 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 20 p. 无源互调感知波束形成 12 p. 为片上系统布置供电 1 p. 电芯模组及电池组 22 p. 用于管理电信系统中的终端...
MULTITASK DEEP LEARNING MDL框架,由三个组件组成,分别用于数据转换、节点流建模和边缘流建模 我们首先将地图上沿时间方向的轨迹(或行程)数据转换为两种类型的流 :i)节点流为张量时间有序序列(Step (1a)); ii)边流为图的时间有序序列(转移矩阵) (步骤(2a)),将其转化为张量序列(步骤(2b))。然后将这两种类型...
Flow Prediction in Spatio-Temporal Networks Based on Multitask Deep Learning,这是一篇郑宇团队2019年发表在**IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering**杂志上的一篇论文。从题目来看文章提出的模型是一个多任务模型,在阅读文论之后发现是为了解决两个问题:
In XAI4EEG, we combine deep learning models and domain knowledge on seizure detection, namely (a) frequency bands, (b) location of EEG leads and (c) temporal characteristics. XAI4EEG encompasses EEG data preparation, two deep learning models and our proposed explanation module visualizing feature...
Crop yield estimation Deep Learning Long short-term memory Multi-task learning Extreme yield loss Attribution analysis 1. Introduction Large-scale crop yield estimation is critical for understanding the dynamics of global food security. The food supply has become more vulnerable under global warming with...