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摘要： 分成四个阶段 第一个阶段，是pretrain。先学习mean和variance的生成，一条轨迹会生成两个平均值和方差（分别表示时间和空间的）。然后输入到解码器中解码，两个lstm.一个用于重构时间，一个是用于重构路段 第二个阶段，是生成Gaussian model。计算sample轨迹的mean和v 阅读全文

摘要： 完整过程 Let me explain the technical details of route inference and anomaly detection based on the paper: Route Inference Technical Details: Single-scale 阅读全文

摘要： Ah, I understand now. We need to: First group trajectories by source-destination (SD) pairs Sample 10% of SD pairs for OOD Use all trajectories from t 阅读全文

摘要： 是的，你对模型的理解基本正确，我可以帮你进一步理清细节和逻辑关系。 1. 模型嵌入过程概述 空间嵌入 (Spatial Embedding)： 使用图卷积 (GCN) 对轨迹的空间位置进行嵌入，生成不同尺度的空间嵌入 (三种尺度)。 时间嵌入 (Temporal Embedding)： 使用类似 D 阅读全文

摘要： Cascade: Enhancing Reinforcement Learning with Curriculum Federated Learning and Interference Avoidance — A Case Study in Adaptive Bitrate Selection 根 阅读全文

摘要： Key changes made: Split trajectories into train/test before any sampling Generate anomalies (detours and switches) using the original non-sampled test 阅读全文

摘要： 自监督的方法 （不同阈值）： causalTAD：自监督，异常数据不参与训练。双编码器。这个方法的缺点, road graph没参与，另外两个编码器并没有很好的结合在一起使用，编码阶段是完全分开的，所以特征没有共享。另外，在分数的计算中，也只是考虑了一个编码器的score IRL: Sequenti 阅读全文

摘要： <flow id="0" from="16to0" to="12to24" begin="0" end="20000" period="3" departSpeed="max" departPos="base" departLane="best"/> <flow id="1" from="17to1 阅读全文

摘要： 根据您提供的信息以及终端显示的 fps=32，可以确认仿真的 实际运行时间（墙钟时间） 并没有超过 2 小时。这是因为 SUMO 的运行速度被加速了，仿真时间与实际墙钟时间并不是一一对应的。 1. 仿真时间 vs. 墙钟时间 仿真时间： 是 SUMO 内部的时间（step-length 决定了每个时 阅读全文

摘要： 阅读顺序 要理解 SUMO 和这个底层 RL库 的逻辑，可以从以下步骤入手，结合这些文件逐步深入： 1. 从整体架构入手 推荐文件：env.py 和 resco_envs.py 理由： env.py 定义了核心的 SumoEnvironment 类，负责与 SUMO 模拟器交互，是整个系统的基础。 阅读全文