11 2024 档案
摘要：总体流程 是的，您描述的流程基本上是正确的。为了帮助您更清晰地理解，我可以将整个流程的步骤梳理如下： 1. RSRNet 编码 在RSRNet中，首先输入的是原始的文本数据（如 texts）以及相应的标签（labels）和信号（signal）。 通过词嵌入（embed_inputs）和LSTM网络（
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摘要：用到的数据集 以下是对文中实验数据的解读： 数据集概况 来源： 数据来自滴滴出行的两个真实世界的出租车轨迹数据集，分别是成都和西安。使用了开放地图项目（OpenStreetMap）获取两地的道路网络。 轨迹数量： 成都：677,492 条轨迹。 西安：373,054 条轨迹。 道路网络： 道路段数量
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摘要：TMscore 从代码实现来看，这里的 TMscore 计算是通过调用外部的 TMscore 可执行程序完成的，输入的 PDB 文件包含了原子的三维坐标信息。那么具体答案可以分以下几个方面来分析： 1. 是否只对 CA 坐标进行计算 答案：否。 TMscore 通常会基于整个 PDB 文件中所有原子
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摘要：Optimizing Federated Learning on Non-IID Data with Reinforcement Learning 这张示意图和对应的文字描述了一个 双深度Q学习网络（Double DQN, DDQN） 智能体如何与 联邦学习（FL）服务器 交互。以下是详细解读： 图
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摘要：net.xml junctions + edge <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- generated on 2024-11-20 15:25:06 by Eclipse SUMO netedit Version 1.21.0 <neteditC
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摘要：在轨迹数据中结合联邦学习、强化学习和课程学习进行训练，可以有效地保留用户隐私，同时通过强化学习策略学习轨迹数据的时空特征，并利用课程学习优化训练过程。以下是一个整合这些方法的框架和步骤，突出时间和空间特征的处理： 1. 联邦学习 (Federated Learning) 框架 目标：在多个分布式客户
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摘要：Tutorials https://sumo.dlr.de/docs/Tutorials/index.html net.xml (道路设置) 和 route.xml (车类型设置 + 车流量设置) + .sumocfg (综合前两个xml文件) 十字路口的例子 https://sumo.dlr.de
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摘要：A Graph-based Representation Framework for Trajectory Recovery via Spatiotemporal Interval-Informed Seq2Seq 预测路段比例 + 坐标 （欧几里得距离）+ 坐标 （道路比例之间的距离） 根据您提供
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摘要：Q-Learning 是off-policy，采样和Q值更新不一致。使用的是值更新 Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法，主要通过与环境交互来更新 Q 值，从而找到最优策略。以下是 Q-Learning 的主要步骤和关键组成部分： 1. 初始化 初始化 Q 值表：为所有状态-动作对 $
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摘要：Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Urban Traffic Light Control in Vehicular Networks 问题定义 一个交通灯是一个agent + 最内侧车道用于左转，中间车道用于直行，最外侧车道用于直行和右转 该论文
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摘要：轨迹数据 + road network数据 LightTR: A Lightweight Framework for Federated Trajectory Recovery 是的，您说得对。这里的数据确实可以分为两种： 轨迹数据（Trajectory Data）： 轨迹数据包含了一个移动对象（比
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摘要：TEAM: Topological Evolution-aware Framework for Traffic Forecasting–Extended Version Motivation 为了捕捉复杂的时空动态，许多基于深度学习的方法最近被提出，并由于其学习非线性动力学[35,59]的能力，在挑
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摘要：LEARN TO SELECT: EFFICIENT CROSS-DEVICE FEDERATED LEARNING VIA REINFORCEMENT LEARNING 异构导致的模型收敛问题 动机。联邦学习（FL）是一种强大的技术，它允许资源有限的移动设备在协作训练全球机器学习模型的同时，保护
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摘要：LightTR: A Lightweight Framework for Federated Trajectory Recovery general的问题，数据来源于边缘设备。无法很好的训练一个最优的模型 框架分散训练的得问题 （边缘设备） 一般来说，这些网络是由一堆时空（ST）块组成的，旨在学习轨
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摘要：Here's the organized markdown text for LightTR: A Lightweight Framework for Federated Trajectory Recovery. LightTR: A Lightweight Framework for Federa
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摘要：你的代码计算方式看起来是正确的，但让我们逐步确认每个部分的逻辑。 代码分析 计算坐标差异： coord_diff1 = coord[row].unsqueeze(2) - coord[col].unsqueeze(1) # [n_edge, 14, 14, 3] coord[row] 和 coord
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