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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 阅读全文

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 阅读全文

摘要： A Graph-based Representation Framework for Trajectory Recovery via Spatiotemporal Interval-Informed Seq2Seq 数据格式 一条轨迹数据通常来源于车辆的行驶记录。此类轨迹数据通常通过GPS设备实时采 阅读全文

摘要： TEMPO: PROMPT-BASED GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER FOR TIME SERIES FORECASTING 框架 根据您提供的文档和信息，我可以帮助整理出这篇论文的框架及公式说明。以下是简要的内容分解： 1. 时间序列输入表示 (Time S 阅读全文

摘要： 在原始的 Transformer 模型中（例如在机器翻译任务中），Encoder 和 Decoder 的注意力掩码策略有所不同，但并不是完全按照 BERT 和 GPT 的双向/单向掩码策略区分的。以下是详细解释： 1. Transformer 中的 Encoder 和 Decoder 的注意力机制 阅读全文

摘要： 以下是包含所有内容的 Markdown 格式： 使用 Gumbel-Softmax 和 One-hot 的区别和示例 1. Gumbel-Softmax 和 One-hot 的区别 定义 One-hot 向量：一个严格的离散向量，其中只有一个位置为 1，其余位置为 0。例如，假设类别数为 4，某个 阅读全文

摘要： inner_edges （ctx_edges）会包含全局节点的部分 第一部分即使E3-E3和Antibody-Antibody 还有三个是我之前忽略了的 在这里，每个蛋白质的 3 个全局节点分别代表抗原、重链和轻链的全局信息。让我们逐步解析 global_normal、global_global 和 阅读全文

摘要： GATGPT: A Pre-trained Large Language Model with Graph Attention Network for Spatiotemporal Imputation 数据形式 框架 Our approach integrates pre-trained larg 阅读全文

摘要： class AxialAttention(nn.Module): def __init__( self, dim, heads, row_attn = True, col_attn = True, accept_edges = False, global_query_attn = False, ** 阅读全文

摘要： 根据你的需求，这里是对于如何基于 local_protein_ids 构建矩阵并进行消息传递的解释和注释。 任务概述 构建矩阵：基于 local_protein_ids，为每个局部蛋白质构建一个矩阵。矩阵中的每个元素表示两个残基的组合，通过 MLP 生成对应的特征向量。 有向特性：矩阵是有向的，因此 阅读全文