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temporal
弱监督时间动作定位的等效分类映射Equivalent Classification Mapping for Weakly Supervised
Temporal
Action Localization
该论文介绍了用于弱监督时间动作定位的等效分类映射(ECM)方法。它将预分类和后分类两种分类流程结合到一个统一的框架中。该方法强调等价机制,确保两个管道之间的分类分数和聚合权重一致。它还提出了一个权重转换模块和等效的训练策略来提高性能。ECM在基准数据集上的动作定位方面显示出有希望的结果,而无需详细的帧级注释。先分类(Pre-classification)和后分类(Post-classificati
六个核桃Lu
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2024-02-13 21:26
视频动作定位
计算机视觉
python
人工智能
算法
视频
【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH
TEMPORAL
NEIGHBORHOOD CODING
UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架,名为“时间邻域编码”(TemporalNeighborhoodCoding,TNC),用于学习非平稳时间序列的可泛化表示。该方法利用信号生成过程的局部平滑性来定义具有平稳性质的时间邻域。通过使用去偏差对
少写代码少看论文多多睡觉
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2024-02-13 11:39
#
论文阅读笔记
论文阅读
笔记
ICLR 2024时空数据(Spatial-
Temporal
)论文汇总
ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)在5月7日-11日在奥地利维也纳举行。今年,ICLR共收到7262篇投稿,总体录用率在31%。本文总结了ICLR24有关时空数据的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。其中包含时空预测,气象预测,因果推断,时空图神经网络,地理大模型等的应用。供大家学习,欢迎大家补充。1.【Spotlight】N
STLearner
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2024-02-10 06:08
时空数据
人工智能
算法
机器学习
数据挖掘
论文阅读
pytorch
WWW 2024 | 时间序列(Time Series)和时空数据(Spatial-
Temporal
)论文总结
本文总结了WWW2024有关时间序列(TimeSeries)和时空数据(Spatial-
Temporal
)的相关文章,部分挂在了arXiv上。
STLearner
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2024-02-10 06:06
时空数据
人工智能
机器学习
深度学习
数据挖掘
智慧城市
论文阅读
Temporal
Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
摘要多步(尺度)预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态(即时不变)协变量、已知的未来输入,以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出,但它们通常是“黑盒”模型,并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中,我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构,它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的
AyyB
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2024-02-09 23:30
【图像拼接】论文精读:A fast and stable seam selection algorithm for video stitching based on seam
temporal
pro
第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(ImageStitching)】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明,包含专栏使用说明、创新思路分享等(不定期更新)图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImag
十小大
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2024-02-09 09:45
图像拼接论文精读
图像拼接
image
stitching
Image
Stitching
计算机视觉
图像处理
论文笔记
论文阅读
完全监督时序动作定位Fully Supervised
Temporal
Action Localization 论文阅读
proposal+classification目前fullysupervised动作定位算法可以分为两类:top-down和bottom-up。top-down方法通过滑动不同尺度的窗口获取proposals,它的缺陷在于生成的proposals通常在时间上不够精确或不够灵活,无法涵盖不同持续时间动作实例。bottom-up方法分为两个阶段(1)定位时间边界并将边界合并为提案;(2)使用构造的提案
xia.sir
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2024-02-04 01:32
深度学习
计算机视觉
机器学习
SF-Net: Single-Frame Supervision for
Temporal
Action Localization
SF-NetAbstract1Introduction3ProposedMethod3.1ProblemDefinition3.2Framework3.3PseudoLabelMiningandTrainingObjectives3.4InferenceExperimentsDatasetsImplementationDetailsResultsConclusion备注:机翻,如有侵权,立即删除c
h137437
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2024-02-04 01:32
深度学习
背景点击监督的时序动作定位 Background-Click Supervision for
Temporal
Action Localization
该论文介绍了BackTAL,这是一种利用背景点击监督进行弱监督时序动作定位的新方法。它将焦点从动作帧转移到背景帧,通过强调背景错误来改进定位。BackTAL包含分数分离模块和亲和力模块,增强了位置和特征建模。Background-Click的说明Click点击级别监督的说明:如上图(a)动作点击监督(橙色显示)在每个动作实例中随机点击一次,记录时间戳和分类标签,是SF-Net使用的。(b)本文使用
六个核桃Lu
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2024-02-04 01:01
视频动作定位
人工智能
深度学习
python
视频
图像处理
时序动作定位|使用 ‘注意力机制’ 的弱监督时序动作定位顶会论文理解笔记(Weakly-Supervised
Temporal
Action Localization)
目录WeaklySupervisedActionLocalizationbySparseTemporalPoolingNetwork(CVPR2018)W-TALC:Weakly-supervisedTemporalActivityLocalizationandClassification(ECCV2018)
六个核桃Lu
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2024-02-04 01:01
视频动作定位
深度学习
人工智能
神经网络
机器学习
计算机视觉
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-TemporalGraphConvolutionalNetworks(STGCN)。insteadof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训练速度。流量预测分为:短期(5-30min),中长期(>30min)。RNN迭代训练会累积误差,并且难训练,计算量大。为了解决RNN内在
你爻
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2024-01-31 20:01
运动想象脑电分类的脑通道-时间-频谱-注意相关
运动想象脑电分类的脑通道-时间-频谱-注意相关EEG-Channel-
Temporal
-Spectral-AttentionCorrelationforMotorImageryEEGClassification
有人学习不瞌睡吗
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2024-01-27 22:29
脑机接口
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MI运动想象
分类
数据挖掘
人工智能
spring+date+jpa springboot 按日期模糊查询统计
2021-12-0215:46:003.实体类属性:@DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-ddHH:mm:ss")@Column(name="discover_time")@
Temporal
Safe And Sound 521
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2024-01-27 19:15
JAVA
spring
spring
boot
后端
java
时序动作检测《BMN: Boundary-Matching Network for
Temporal
Action Proposal Generation》
时序动作检测SSAD《SingleShotTemporalActionDetection》_程大海的博客-CSDN博客_时序动作检测时序动作检测《BSN:BoundarySensitiveNetworkforTemporalActionProposalGeneration》_程大海的博客-CSDN博客时序动作检测《BMN:Boundary-MatchingNetworkforTemporalAct
胖胖大海
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2024-01-26 04:21
时序动作检测
深度学习
时序动作检测
BMN
BSN
SSAD
时序动作识别
《Learning Spatio-
Temporal
Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解
论文:LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-residual-networks非官方(pytorch):https://github.com/qijiezhao/pseudo-3d-pytorch由微软
ce0b74704937
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2024-01-25 04:31
【CVPR 2023 论文解读】TriDet:
Temporal
Action Detection with Relative Boundary Modeling
发表时间:CVPR2023作者团队:北航,美团,JDExplore代码链接:GitHub-dingfengshi/TriDet:[CVPR2023]Codeforthepaper,TriDet:TemporalActionDetectionwithRelativeBoundaryModeling[CVPR2023]Codeforthepaper,TriDet:TemporalActionDetec
Taylor不想被展开
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2024-01-21 21:26
Transformer
Models
&
Modules
深度学习
人工智能
计算机视觉
Temporal
Distinctiveness for Self-supervised Privacy-preservation for video Anomaly Detection 论文阅读
TeD-SPAD:TemporalDistinctivenessforSelf-supervisedPrivacy-preservationforvideoAnomalyDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWorks3.Method3.1.ProblemStatement3.2.AnonymizationFramework3.3.Anonymizatio
何大春
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2024-01-21 06:34
论文阅读
论文阅读
计算机视觉
深度学习
python
论文笔记
AgentFormer: Agent-Aware Transformers for Socio-
Temporal
Multi-Agent Forecasting
摘要预测多个智能体的准确未来轨迹对于自治系统至关重要,但由于智能体之间复杂的相互作用以及每个智能体未来行为的不确定性,这是一个挑战。预测多智能体轨迹需要对两个关键维度进行建模:(1)时间维度,我们对过去的智能体状态对未来状态的影响进行建模;(2)社会维度,我们对每个主体的状态如何影响他人进行建模。大多数现有方法分别对这两个维度建模,例如,首先使用时间模型独立地总结每个代理随时间变化的特征,然后用社
学号高并发
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2024-01-20 19:46
论文翻译
transformer
r语言
自动驾驶
【Flink】Flink1.12.0 FlinkSQL消费Kafka 使用
temporal
join 关联维表Hive 最新分区数据 join 不上
文章目录1.概述2.场景12.1概述2.2解决1.概述2.场景12.1概述场景是这样的FlinkSQL消费kafka关联Hive维表最新分区刚开始我往Hive维表里筛了10条左右数据运行FlinkSQL能输出结果关联上后面我重新删除分区重新往Hive维表里筛了6000多条数据运行FLinkSQL竟然关联不上为什么呀?而且之前能关联上的也关联不上程序无报错映射KafkaCREATETABLEhive
九师兄
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2024-01-20 11:27
大数据-flink
flink
temporal
join
hive
join不上
【flink番外篇】15、Flink维表实战之6种实现方式-通过
Temporal
table实现维表数据join
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点,并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分,比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基
一瓢一瓢的饮 alanchanchn
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2024-01-20 11:20
flink
示例专栏
flink
大数据
kafka
flink
hive
flink
sql
flink
kafka
flink
table
SAR 电磁波吸收比 --- 专业术语
SAR专业术语英文中文1attenuationcoefficient衰减系数2average(
temporal
)absorbedpower平均(时间)吸收功率3axialisotropy各向同性轴向4basicrestriction
Risehuxyc
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2024-01-20 00:22
#
EMC
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SAR电磁波吸收比
硬件工程
R语言【paleobioDB】——pbdb_
temporal
_resolution():展示化石数据的时空分辨率
Usagepbdb_
temporal
_resolution(data,do.plot=TRUE)Arguments参数【d
ALittleHigh
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2024-01-19 23:56
paleobioDB
r语言
开发语言
交通流量预测:T-GCN A
Temporal
Graph Convolutional Network for Traffic Prediction
摘要为了同时捕捉时空相关性,将图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU)相结合,提出了一种新的基于神经网络的流量预测方法–时态图卷积网络(T-GCN)模型。具体地,GCN用于学习复杂的拓扑结构以捕获空间相关性,而门控递归单元用于学习交通数据的动态变化以捕获时间相关性。Ⅱ.方法A.问题定义定义一:G=(V,E)邻接矩阵A(1表示两个路有连接,反之没有),把路当作结点,N是结点的数量定义二:XN×P
发呆哥o_o ....
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2024-01-17 22:01
论文速读
T-GCN
交通流量预测
图卷积
交通流量预测STFGNN:Spatial-
Temporal
Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecas
Introduce然而,现有的大多数模型只利用给定的空间邻接矩阵对图进行建模,并且在对邻接矩阵进行建模时忽略了节点之间的时间相似性。STGCN扩张率增加,可能会丢失局部信息。STSGCN(Song等人2020)尝试通过局部化的时空同步图形卷积模块将空间块和时间块结合在一起,而不考虑全局相互影响。主要贡献我们通过数据驱动的方法构建了一种新的图,该图保留了隐藏的时空依赖。这种数据驱动的邻接矩阵能够提取
发呆哥o_o ....
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2024-01-17 22:01
论文速读
STFGNN
交通流量预测
fast-DTW
Java8 新的日期/时间API操作和示例
目录1、Java8新的日期/时间API操作(1)LocalDate、LocalTime和LocalDateTime时间类(2)Instant、Duration和Period时间间隔类(3)
Temporal
swadian2008
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2024-01-17 14:55
Java
Java8新日期API
LocalDateTime
R语言【paleobioDB】——pbdb_richness():绘制指定类群的数量丰度
Usagepbdb_richness(data,rank,res,
temporal
_extent,colour,bord,
ALittleHigh
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2024-01-16 09:01
paleobioDB
r语言
开发语言
Flink-SQL——时态表(
Temporal
Table)
时态表(TemporalTable)文章目录时态表(TemporalTable)数据库时态表的实现逻辑时态表的实现原理时态表的查询实现时态表的意义Flink中的时态表设计初衷产品价格的例子——时态表汇率的例子——普通表声明版本表声明版本视图声明普通表一个完整的例子测试数据代码实现测试结果总结数据库时态表的实现逻辑这里我们需要注意一下的是虽然我们介绍的是Flink的TemporalTable但是这个
不二人生
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2024-01-16 09:51
#
Flink
SQL
flink
sql
论文阅读:Online Spatio-
temporal
Calibration of Tightly-coupled Ultrawideband-aided Inertial Localization
前言OnlineSpatio-temporalCalibrationofTightly-coupledUltrawideband-aidedInertialLocalization这篇论文是发布在IROS2021上的一篇文章,主要针对载体上的MU和UWB进行空间校准与时间校准。一、问题背景GPS拒止:在室内环境中缺乏一种有效的定位方案,并且在城市峡谷中GPS性能会显著下降。基于相机IMU的定位系统
独孤西
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2024-01-16 06:06
论文阅读
论文阅读
《TDN:
Temporal
Difference Networks for Efficient Action Recognition》论文详解
论文地址:https://arxiv.org/abs/2012.10071代码地址:https://github.com/MCG-NJU/TDN该文章在2020年12月份发表于arxiv,文章提出了short-termTDM和long-stermTDM模块来高效的获取localmotion信息和globalmotion信息。从而在速度和精度上都取得了较好的成绩。一、网络结构网络结构如下图所示,从图
ce0b74704937
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2024-01-15 20:45
2023(TranSkeleton):TranSkeleton: Hierarchical Spatial-
Temporal
Transformer for Skeleton-Based Action
TranSkeleton:HierarchicalSpatial-TemporalTransformerforSkeleton-BasedActionRecognitionAbstract1.INTRODUCTION2.METHOD2.1OverviewofTranSkeleton2.2Partition-AggregationTemporalTransformer2.3Topology-Awar
盖盖的博客
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2024-01-13 08:01
论文阅读
transformer
深度学习
人工智能
TCN 时序卷积网络 (
temporal
convolutional network)【因果卷积、空洞卷积】
文章目录TCN时序卷积(temporalconvolutionalnetwork)1.因果卷积2.膨胀卷积TCN时序卷积(temporalconvolutionalnetwork)它由膨胀卷积核因果卷积两种卷积构成。如图:左边是膨胀因果卷积,右边是1x1卷积构成的残差连接,两条链路并行,构成残差块,残差块在串联构成时序卷积神经网络。TCN的优点:可并行化计算:TCN采用卷积操作,可以进行高效的并行
In 2029
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2024-01-11 11:21
卷积神经网络
深度学习
TCN
时序卷积神经网络
膨胀卷积
因果卷积
Exploiting
Temporal
Context for Tiny Object Detection(WACV2023)
文章目录AbstractIntroductionContributionRelatedWorkMethodsYOLOv5OverviewT-YOLOv5:ExploitTemporalContextT2-YOLOv5:Two-StreamApproachConclusionhhAbstract在监视应用中,微小、低分辨率物体的检测仍然是一项具有挑战性的任务。大多数深度学习目标检测方法依赖于从静止图
怎么全是重名
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2024-01-10 10:26
论文笔记
目标检测
目标跟踪
人工智能
强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习(
Temporal
Difference)
文章目录概览:RL方法分类时序差分学习(TemporalDifference,TD)TDforstatevaluesBasicTDTDvs.MCSarsa(TDforactionvalues)BasicSarsa变体1:ExpectedSarsa变体2:n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似(SA)&随机梯度下降(SGD)
Green Lv
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2024-01-08 15:40
机器学习
笔记
强化学习
人工智能
机器学习
深度学习
时序差分
论文笔记:Accurate Map Matching Method for Mobile Phone Signaling Data Under Spatio-
Temporal
Uncertainty
IEEETRANSACTIONSONINTELLIGENTTRANSPORTATIONSYSTEMS20231intro1.1背景1.1.1GPS、CDR与MSD数据之前的地图匹配主要是针对GPS数据GPS数据在全球范围内可用且在定位上相对精确然而,GPS也存在一些局限性作为主动生成的数据,GPS耗能大由于需要主动收集,GPS可能无法随时随地获得——>以上两点都限制了GPS数据的规模蜂窝详细记录(
UQI-LIUWJ
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2024-01-05 19:13
论文笔记
论文阅读
Ref 系列 UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and
Temporal
Spaces 论文阅读笔记
Ref系列UniRef++:SegmentEveryReferenceObjectinSpatialandTemporalSpaces论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1统一的模型3.2特定任务的目标分割指代图像分割Few-shot分割指代视频目标分割视频目标分割四、方法4.1总览4.2指代编码Few-shotSegmentationandVideoObjectSegment
乄洛尘
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2023-12-31 08:34
新东西
RIS_REC
论文阅读
笔记
人工智能
Transformer
大一统模型
Java:时间操作
在Java中,java.time.
temporal
.ChronoUnit是用于在日期和时间单位之间进行计算和操作的枚举类型。
93度的饼干
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2023-12-30 19:13
Java
Java
开发语言
STTran: Spatial-
Temporal
Transformer for Dynamic Scene Graph Generation
文章目录0Abstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1Transformer3.2RelationshipRepresentation3.3Spatio-TemporalTransformer3.3.1SpatialEncoder3.3.2FrameEncoding3.3.3TemporalDecoder3.4LossFunction3.5GraphGen
路过的风666
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2023-12-30 01:28
论文笔记
计算机视觉
transformer
计算机视觉
An Overview:Maritime Spatial-
Temporal
Trajectory Mining 论文阅读笔记
1引言在轨迹数据挖掘研究中,大多数研究都是集中在城市轨迹上,这些研究有更多的数据来源,如交通监控系统,手机和GPS等。然而,随着海上目标数量的增加,海洋空间-时空轨迹挖掘逐渐变的重要起来。海洋空间-时空轨迹主要包含一系列的位置和时间,同时还需要考虑与目标相关的信息,例如环境信息等。目前。海洋空间-时空轨迹有许多数据源,如识别系统(AIS)、地理信息系统(GIS)和雷达等。我们可以从AIS获取位置和
m0_59167578
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2023-12-29 22:26
笔记
论文阅读
model free
Temporal
-Difference Learning-prediction
文章目录前言
Temporal
-DifferenceLearning1.特点2.MC与TD3.MC与TD优缺点:(1)整体看(2)偏差与方差平衡(3)AB状态的例子MC、TD、DP比较4.TD总结前言RL
爱宇小菜涛
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2023-12-28 01:46
强化学习
人工智能
笔记
Modeling Long- and Short-Term
Temporal
Patterns with DeepNeural Networks
ThispaperwaspulishedatSIGIR’18,July2018,AnnArbor,MI,USA一、简介LSTNet是一种用于时间序列预测的深度学习模型,其全称为Long-andShort-termTime-seriesNetworks。LSTNet结合了长短期记忆网络(LSTM)和一维卷积神经网络(1D-CNN),能够有效地处理长期和短期时间序列信息,同时还能够捕捉序列中的季节性和
流浪的诗人,
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2023-12-27 09:58
泛读论文
transformer
深度学习
人工智能
论文阅读
TIMESNET:
TEMPORAL
2D-VARIATION MODELINGFOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS
引言ThispaperwaspublishedasaconferencepaperatICLR2023实现任务通用是深度学习基础模型研究的核心问题,也是近期大模型方向的主要关注点之一。然而,在时间序列领域,各类分析任务的差别较大,既有需要细粒度建模的预测任务,也有需要提取高层语义信息的分类任务。如何构建统一的深度基础模型高效地完成各类时序分析任务,此前尚未有成型方案。为此,来自清华大学软件学院的团
流浪的诗人,
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2023-12-27 09:28
泛读论文
人工智能
机器学习
深度学习
论文阅读
【论文翻译】
Temporal
Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting纯翻译
【论文翻译】TemporalFusionTransformersforInterpretableMulti-horizonTimeSeriesForecasting文章目录【论文翻译】TemporalFusionTransformersforInterpretableMulti-horizonTimeSeriesForecastingAbstract1.Introduction2.Relatedw
程序媛小哨
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2023-12-27 09:55
时序预测
人工智能
深度学习
机器学习
【论文解读】ICLR2023 TimesNet:
TEMPORAL
2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS
一、摘要之前的方法都是尝试直接用1维时间序列进行预测序列、分类等任务。本文提出timesNet,基于多周期将时间序列从1维空间扩展到2维空间,这种变换可以将周期内和周期间的变化分别嵌入到2D张量的列和行中,2D张量易于用kernel进行特征提取。文中提出了将TimesBlock作为时间序列分析的任务通用主干的TimesNet。TimesBlock可以自适应地发现多周期性,并通过参数有效的起始块从变
Scc_hy
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2023-12-25 10:39
笔记
python
人工智能
深度学习
时序预测
专注于业务编排的工作流引擎
Temporal
框架技术Java实践(SpringBoot)
目录
Temporal
业务系统结构心跳以及重试机制长耗时复杂业务工作流设计场景选项1选项2选项3Activity持久化问题写在最后TemporalTemporal是一个微服务编排平台,使开发人员能够在不牺牲生产力或可靠性的情况下构建可扩展的应用程序
邪恶八进制
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2023-12-22 22:30
实践总结
分布式解决方案
java
Spring+Temporal
时间工具类使用总结(持续更新中)
*;importjava.time.format.DateTimeFormatter;importjava.time.
temporal
.TemporalAdjusters;/**************
玄妙之门
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2023-12-22 08:41
java
servlet
开发语言
QTNet:Query-based
Temporal
Fusion with Explicit Motion for 3D Object Detection
参考代码:QTNet动机和出发点自动驾驶中时序信息对感知性能具有较大影响,如在感知稳定性维度上。对于常见的时序融合多是在feature的维度上做,这个维度的融合主要分为如下两个方案:1)BEV-based方案:将之前帧的结果按照ego-motion进行warp之后再叠加融合,这样的操作简单,但低效且引入较多无关噪声2)Proposal-based方案:将目标做RPN,然后再将多帧RPN之后的特征融
m_buddy
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2023-12-22 08:44
BEV
Perception
目标检测
人工智能
计算机视觉
日期工具,校验当年开始年份,结束年份,当月开始日期,结合素日期
importjava.text.ParseException;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.time.LocalDate;importjava.time.
temporal
.TemporalAdjusters
王大锤4391
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2023-12-19 09:24
java
java
P2P如何使用register_attention_control为UNet的CrossAttention关联AttentionStore
prepare_latents_ddim_inverted如何预计算inversionlatents:/home/pgao/yue/FateZero/video_diffusion/pipelines/p2p_ddim_spatial_
temporal
.py1
Yuezero_
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2023-12-18 07:58
人工智能
计算机视觉
stable
diffusion
深度学习
Temporal
介绍
1、前言在后端开发中,大家是否有遇到如下类型的开发场景需要处理较多的异步事件需要的外部服务可靠性较低需要记录保存某个对象的复杂状态在以往的开发过程中,可能更多的直接使用数据库、定时任务、消息队列等作为基础,来解决上面的问题然而即便如此,在代码开发中,也会有很多代码跟业务无关,比如外部服务低可靠性情况下的重试,多异步事件下的程序逻辑组织等。最终会影响开发效率,并且可能会降低代码后期的维护性。针对上面
話吥哆先森丶
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2023-12-18 05:37
开源
temporal
Temporal
监控分析&性能治理
Task监控性能优先级完成度系统负载能力✅high压力测试✅middle任务积压✅middledoing仪表盘分析✅middle组建优化✅middle业务细粒度监控✅middletodo目前的风险点及后续规划思考目前没有一个地方能直观看到TemporalServer到底能扛多大业务量(属黑盒)实时的积压情况,什么时候该扩容,什么时候该调整业务接入后无法及时判定是否正常(客诉、报警)无细粒度的监控(
話吥哆先森丶
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2023-12-18 05:07
开源
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