【交通预测论文阅读】第7页

百度7天GNN学习-图与图学习中

目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测（Linkprediction）1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入（GraphEmbedding

静静喜欢大白·2025-07-05 07:28

基于opencv的疲劳驾驶监测系统

文末点击卡片获取联系技术：python+opencv+dlib1、研究背景研究背景随着交通运输业的迅猛发展，汽车保有量持续攀升，道路交通流量大幅增加，疲劳驾驶已成为引发交通事故的

·2025-07-05 07:25

vue-39（为复杂 Vue 组件编写单元测试）

通过隔离和测试代码的各个单元，您可以在开发过程的早期发现并修复错误，从而构建更健壮和可预测的应用程序。

清幽竹客·2025-07-05 06:47

循环神经网络（RNN）：序列数据处理的强大工具

从自然语言处理中的文本生成、机器翻译，到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等，RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其

LNL13·2025-07-05 00:45

逻辑回归详解：从原理到实践

一、逻辑回归的基本概念在回归分析中，线性回归是通过构建线性方程来预测连续值，例如

·2025-07-05 00:15

人形机器人运动控制技术演进：从强化学习到神经微分方程的前沿解析

传统方法（如基于模型的预测控制MPC）依赖精确的动力学建模，但在实际系统中面临以下瓶颈：模型失配：复杂接触动力学（如足-地交互）难以显式建模；计算瓶颈：高维非线性优化难以满足实时性需求；环境扰动敏感：传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足

·2025-07-05 00:15

什么是端到端自动驾驶

一、与传统架构的核心差异工作流程传统模块化架构是分模块串联，比如感知模块先识别出前方有交通信号灯变红，然后将此信息传递给决策模块，决策模块决定要停车，接着规划模块规划出减速的路径和方式，最后控制模块执行停车操作

未来创世纪·2025-07-04 21:53

提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术

本研究提出一种基于深度学习的新方法，将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解

星辰和大海都需要门票·2025-07-04 21:21

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

假设对于一个分类任务，有\(C\)个类别，模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\)，其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第

流量留·2025-07-04 20:18

大语言模型（LLM）按架构分类

编码器同时捕捉上下文所有位置的依赖关系#伪代码示例：BERT的MLM任务masked_input="The[MASK]satonthemat"output=encoder(masked_input)#预测

jerwey·2025-07-04 20:46

大语言模型应用指南：Gemini简介

在NLP中，语言模型是一个重要的概念，它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。

AI大模型应用之禅·2025-07-04 19:11

「Java流程控制」循环综合应用

循环就像城市交通管理系统，不同类型的循环好比各种交通指挥方式：for循环像定时红绿灯，while循环像交警手动指挥，do-while则像必须至少放行一次的应急通道。

夜晚回家·2025-07-04 18:04

AI-Kline + MCP：开源个人AI看线助手的技术解析

在AI技术快速发展的今天，金融领域的数据分析和预测需求也在不断增长。对于投资者和金融从业者来说，如何高效地获取和分析市场数据，是提升决策能力的关键。

码力金矿·2025-07-04 17:29

GNN多任务预测模型实现（二）：将EXCEL数据转换为图数据

目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）的多任务学习场景中，数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式（如Excel文件）中时，如何有效地将其转换为图数据格式，是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通

走的远一些·2025-07-04 14:31

当AI邂逅新能源：Java如何重构能源未来

通过深度学习算法预测设备故障、优化钻井路径，这座由阿布扎比国家石油公司打造的智能中枢，每年减少100万吨碳排放，创造价值5亿美元。

·2025-07-04 11:48

Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读

尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码，其掩码预测质量在许多情况下仍不理想，尤其是对于结构复杂的目标。

qq_41627642·2025-07-04 10:35

mlflow案例

Tutorial—MLflow2.4.1documentation本教程展示了如何使用MLflow端到端执行以下操作：（1）训练线性回归模型（2）将训练模型的代码打包为可重复使用和可复制的模型格式（3）将模型部署到一个简单的HTTP服务器中，使您能够对预测进行评分本教程使用的数据集将根据葡萄酒的

·2025-07-04 07:43

pythonflow_MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）

这篇教程展示了如何：训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集，主要用于根据红酒的PH值，酸度

weixin_39872334·2025-07-04 07:13

善用工具者掌控职业主动权

一、AI对编程生态的多维重塑：挑战与机遇并存效率革命：从重复劳动中解放AI辅助工具正在重构开发流程：智能代码补全（如GitHubCopilot）能根据上下文预测20行后续代码，使基础编码效率提升

·2025-07-04 05:32

Python咒语大全（学习笔记与使用指南）

目录字符串格式限制，%xd（整数），%x.yf（小数点浮点数）f“内容{变量}快速格式化案例1：股价预测INPUT语句案例2：INPUT登陆界面语句布尔类型函数基础运用案例3:比较运算符的运用IF语句基本格式案例

桑迪Sandy.Q·2025-07-04 04:58

利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）

自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七

.30-06Springfield·2025-07-04 00:29

YOLOv8 轴承缺陷检测使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式

轴承缺陷检测4类1440张names:[‘aocao’,‘aoxian’,‘cashang’,‘huahen’]名称：：[‘凹槽’，‘凹陷’,‘卡伤’,‘划痕’]共1440张，8:1:1比例划分train：1152张，val：144张，test：144张标注文件为YOLO适用的txt格式或xml格式。可以直接用于模型训练。YOLOv8轴承缺陷检测importosimporttorchfromIPy

OICQQ67658008·2025-07-03 23:59

嵌入式视频编解码入门保姆级教程

帧的类型：I、P、B帧2.3码流和容器章节3：H.264编解码的“魔法书”3.1H.264的核心技术3.2嵌入式设备上的H.2643.3动手实践：用FFmpeg编码H.264视频3.4调试小技巧章节4：帧间预测与运

大模型大数据攻城狮·2025-07-03 22:52

【机器学习】什么是逻辑回归？从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道

从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型

宸码·2025-07-03 21:15

FPGA设计的上板调试

开发板的预测试和日常检查是确保调试顺利进行的关键步骤。1.开发板预测试预测试的定义：在开发板正式投入FPGA设计调试之前，编写一些功能简单的FPGA测试设计并运行，以确保开发板的硬件环境正常运行。

cycf·2025-07-03 21:43

竞技FPS核心技术：C/S强同步模式深度解析

文章摘要C/S强同步模式是竞技FPS游戏的核心技术，采用服务器权威计算+客户端预测的架构。客户端采集输入并本地预测表现，服务器进行权威状态计算后同步给所有客户端，出现差异时客户端回滚并重演输入。

你一身傲骨怎能输·2025-07-03 19:02

西南交通大学【机器学习实验1】

实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果，编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标，对模型进行对比分析。

·2025-07-03 18:48

学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解

在房价模拟中添加噪声的核心原因如下：1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响，还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响，这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。

宁儿数据安全·2025-07-03 17:14

机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。

rubyw·2025-07-03 15:58

森林的智慧：随机森林与集成学习的民主之道

当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界，展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时，另一种集成思想也在悄然孕育。

田园Coder·2025-07-03 15:57

解释LLM怎么预测下一个词语的

解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型（如GPT系列、BERT等）中，词语会先被转化为词向量。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 14:23

机器学习在智能制造业中的应用：质量检测与设备故障预测

机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出，尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。

Blossom.118·2025-07-03 14:21

大语言模型：是逐字生成还是一次多词？

比如用小语言模型续写“今天天气____”：模型先基于“今天天气”预测第一个t

ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 14:51

目标检测数据集——交通信号灯红绿灯检测数据集

在智能交通系统迅速发展的背景下，准确且实时地识别交通信号灯的状态对于提升道路安全和优化交通流量管理至关重要。

·2025-07-03 12:09

Python 爬虫实战：知乎热榜趋势分析（话题生命周期 + 影响力评估）

本文将详细介绍如何通过Python和Scrapy技术实现知乎热榜数据的自动化爬取，并结合数据分析手段进行话题热度分析和趋势预测。

Python核芯·2025-07-03 11:57

引导语言的魔法：从简单指令到智能对话的艺术

大型语言模型（LLMs）就像一台精密的预测机器，依靠输入的提示（prompt）生成令人惊叹的输出。然而，撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。

步子哥·2025-07-03 11:55

职业本科智能终端开发实训室解决方案

据权威机构预测，未来几年，智能终端开发领域的人才缺口将持续扩大，对具备扎实专业知识与丰富实践经验的高素质人才的需求尤为显著。职业本科教育作为培养应用型人才的重要阵地，在智能终

武汉唯众智创·2025-07-03 10:18

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制，从医学影像中预测转基因数据。

·2025-07-03 08:37

智慧城市的安全密码：商用密码如何守护万物互联？

目录一、筑牢网络通信安全防线1.网络身份可信认证2.通信传输全程加密二、守护数据全生命周期安全1.数据存储加密防护2.数据安全使用与共享3.数据完整性保障三、赋能核心应用场景安全1.智慧政务2.智慧交通

南京首传信安科技有限公司·2025-07-03 07:56

基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告

研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四

LCG元·2025-07-03 04:37

基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案

目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法

·2025-07-03 04:07

基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲

目录一、引言二、系统架构设计（一）数据采集与预处理模块（二）大模型核心算法模块（三）应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案（一）患者信息采集与整合（二）胆囊结石风险预测（三）手术方案制定辅助

LCG元·2025-07-03 04:06

推荐文章：探索深度学习的不确定性边界 —— SDE-Net 开源项目解析

然而，其预测的

史多苹Thomas·2025-07-03 02:51

深度学习流体力学【干货】

未来，深度学习与传统流体力学方法的结合将成为流体科学研究的重要方向，多模态数据的融合、模型的可解释性、实时预测和控制等将是深度学习在流体科学中发展的重点。相

人工智能交叉前沿技术，·2025-07-03 01:15

yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结（yolov1）

这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息，留给自己，同时也希望各位能指出本人理解错误的地方，谢谢！

CHAO JIANG·2025-07-03 00:07

[AI笔记]-Word2Vec面试考点

关键词：将词语转换为向量表示；捕捉语义关系；基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别？

Micheal超·2025-07-02 23:01

CVPR2024 分割Segmentation相关论文37篇速览

MakingFullUseofProbabilityMapsforInteractiveImageSegmentation摘要小结:最近的交互式分割算法中，将先前的概率图作为网络输入，以帮助当前分割轮次的预测

木木阳·2025-07-02 23:28

【实时Linux实战系列】实时Linux项目的部署与维护

实时Linux系统广泛应用于工业自动化、航空航天、智能交通等对实时性和稳定性要求极高的领域。

·2025-07-02 22:53

结构性变革与新兴机遇

**人工智能与自动化替代部分传统岗位**-麦肯锡全球研究院预测，到2030年，全球约14%的劳动者（3.75亿人）可能因自动化技术而

倒霉男孩·2025-07-02 20:07

MATLAB代码实现了一个完整的ARIMA时间序列分析与预测流程

%%1.数据准备years=(2010:2024)';data=[11894,12277,12777,13262,13902,14524,15037,15961,16724,...17767,19064,20056,20978,21676,22023]';%创建时间序列对象ts=timeseries(data,years,'Name','65岁以上人口');ts.TimeInfo.Units='y

神经网络697344·2025-07-02 19:59

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