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摘要： ICDE 24 初始轨迹数据 转换为节点 First trajectory: {'m_geo': [[104.073372091009, 30.6881461729445], [104.07319289973, 30.6881485545542], [104.073372091009, 30.688 阅读全文

摘要： Net文件参数的定义 标签: net 属性名: junctionCornerDetail, limitTurnSpeed, version, {http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance}noNamespaceSchemaLocation 标签: locati 阅读全文

摘要： 数据格式 异常数据的生成 在你提供的代码中，异常数据生成策略（如绕行和切换）并没有直接出现。这些策略似乎是在数据预处理或数据集构建过程中实现的，但在代码片段中没有涉及到具体如何通过 Dijkstra 算法生成绕行轨迹，或者如何切换轨迹中的某一段。 异常数据的生成通常是通过对原始数据进行修改或者引入异 阅读全文

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（ 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文