相关概念spatiotemporal graph 时空图时空图，又称闵可夫斯基图，用以表示闵可夫斯基时空的事件的坐标。它是一种理解狭义相对论现象的工具。在四维的坐标系，以时间乘以光速（ct）为其中一轴，称之为时间轴；其他的x轴、y轴、z轴，称之为空间轴。在这四维时空上的每一点，都代表一个事件E。对应特定的惯性参考系，E发生的时间和地点(ct,x,y,z)。每个质点在时空的活动都可以在时空图上以连续
交通预见未来(29): 时空循环卷积神经网络用于交通速度预测1、文章信息《Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks》。北航2017年发在sensors上的一篇文章。2、摘要近几十年来，大规模交通网络流量预测已成为一个重要而具有挑战性的课题。受运动
时空图卷积网络ST-GCN论文解读前言一、基于图神经网络的图分类问题二、ST-GCN文章解读1.基于openpose实现人体骨骼提取2. 基于人体关键点构造graph2.1 构造单帧graph（空间域）2.2 构造帧间graph（时间域）3. ST-GCN模型3.1 采样函数3.2 权重函数3.3 空域图卷积3.4 空间-时间模型3.5 分区策略3.6 可学习的边重要性权重4. ST-GCN模型
文章目录文献与代码问题描述STNN动态因子图（DFG）DFG 的学习预测模型的使用考虑空间关系STNN-R(efining)STNN-D(iscovering) 文献与代码时空神经网络的提出来自这篇论文： Github 上有该模型的源码实现：https://github.com/edouardelasalles/stnn问题描述主要考虑的是如下问题：有 个时间序列，每个序列有 维特征，每段序
论文简介北大发表在IJCAI 2018的一篇论文，论文题目：Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting，谷歌学术被引量296。论文背景实时交通预测是一个重要而复杂的问题，因为其不仅存在高度非线性和复杂的交通流，传统的预测方法经常忽视了时间和空间上的依赖
原标题：列车运行图常用画法的具体方法是什么？A——B区段下行方向货物列车运行时分共计为180min，采用按区间运行时分的比率确定横线位置时，首先确定技术站A、B的位置，然后在代表A站的横线上任意取一点A，并以A点所对应的时间为原点，在代表B站的横线上向右截取等于180min的BF线段，得F点，同时按Aa、ab、bc、cd和dB区间的列车运行时分，将BF线段划分为五个时间段，连接A、F两点，得一斜直
STGNNs：SPATIAL–TEMPORAL GRAPH NEURAL NETWORKS许多实际应用中的图在图结构和图输入方面都是动态的。STGNNs在捕获图的动态性方面占有重要地位。 这类方法的目的是建模动态节点输入，同时假设连接节点之间的相互依赖性。STGNNs同时捕获一个图的空间和时间依赖性。STGNNs的任务可以是预测未来节点值或标签或预测时空图标签。For example, a tra
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2023-09-15 19:39:09
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1.写在前面实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理，特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着 RNN 极度地计算密集
2、摘要时间序列预测和时空Kriging是时空数据分析中最重要的两项任务。近年来，GNN在时间序列预测方面取得了长足的进展，但对于Kriging问题——恢复未采样位置或传感器的信号的研究却很少。大多数现有的可扩展Kriging方法(例如，矩阵/张量补全)是Transductive learning（直推式学习），因此当一个新的传感器要插入时，需要再训练。本文提出了一个归纳图神经网络Kriging—
文章目录指令流水:流水线的表示方法流水的相关问题(冲突问题)实例数据相关指令流水:指令流水类似于工厂的装配线:流水线，又称装配线
原创
2022-06-14 17:59:18
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假设某机器的某条最复杂指令的5个阶段耗时情况如下:那么流水段的长度(基准时间Δt\Delta{t}Δt)被定为200ps每条指令的执行时间都达到了1000>75
重点部分：Graph Attention Network ，后文用MTAD-GAT表示这个图注意力网络总体思路用户提供装在该工业设备上传感器的数据数据是传感器以时间序列为一个维度采集到的信息用户要求解决工业设备异常的情况（基于传感器提供的数据）建立两个图注意力的网络层面向特征的图注意力层：捕捉多个特征之间的因果关系面向时间的图注意力层：强调时间维度上的数据依赖关系还联合训练了一个基于预测的模型和基
文章目录01 Gpy的简介与安装1.0 **PyG** *(PyTorch Geometric)*简介1.2 安装02. 基于案例的介绍2.1 图上的数据处理2.2 常用的benchmark数据集2.3 Mini-batches(最小批次)2.4 数据转化(Data Transforms)2.5 在图上训练和评估模型2.6 练习 01 Gpy的简介与安装相关资料推荐：Gpy官方文档：:
1. 文章信息文章题为《SPACE-TIME GRAPH NEURAL NETWORKS》，提出了一种新颖的图网络结构。2. 摘要文章介绍了时空图神经网络（ST-GNN），这是一种新的GNN结构，专门用于联合处理时变网络数据的基本时空拓扑。文章提出的体系结构由时间和图卷积滤波器组成，以及逐点非线性激活函数。文章首先介绍了卷积算子的一般定义，它模拟信号在其底层支持上的扩散过程。在这个定义的基础上提出
1：论文信息代码地址：https://github.com/LeronQ/STGCN-Pytorch1.1：论文思路使用Kipf & Welling 2017的近似谱图卷积得到的图卷积作为空间上的卷积操作，时间上使用一维卷积TCN对所有顶点进行卷积，两者交替进行，组成了时空卷积块，在加州PeMS和北京市的两个数据集上做了验证。论文中图的构建方法并不是基于实际路网，而是通过数学方法构建了一个
Dynamic Graph Embedding整理：AIGraph内容：7篇Dynamic G
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2022-08-15 10:42:44
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我的理解是未来的股票价格不能通过单纯的历史价值自回归来预测，因为股票是由现实世界的事件决定的，这并没有体现在
2020-06-27 20:13:03
本文解读的是KDD 2020 论文《Hybrid Spatio-Temporal Graph Convolutional Network: Improving Traffic Prediction with Navigation Data》，作者来自高德机器学习团队。
作者 | 高德机器学习团队
编辑 | 丛 末
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导读
时空预测在天气预报、
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2020-06-28 08:43:23
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下面是博主认为解读st-gcn论文里两篇写的非常不错的文章，特此摘录下来以飨读者。解读一：https://zhoef.com/2019/08/24/14_ST-Gcn/解读二：https://www.cnblogs.com/shyern/p/11262926.html#_label3_1
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2021-06-05 16:49:18
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