Yuxuan Liang

Una visión general de los métodos de predicción del tiempo de ruta y su importancia en los servicios de entrega.

MSGNet mejora la predicción al capturar relaciones complejas en datos de series de tiempo.

Este documento habla sobre el papel de los LLMs en el análisis de series temporales.

Combinando aprendizaje profundo con física para hacer mejores predicciones.

Un nuevo método para mejorar la eficiencia de recolección de datos en redes de sensores.

UrbanVLP combina datos macro y micro para hacer mejores predicciones urbanas.

Un nuevo marco mejora la precisión de las predicciones en dinámica de fluidos.

Aprende cómo los modelos de difusión mejoran el análisis de datos de series temporales en diferentes campos.

Presentando un enfoque nuevo para aprender sobre áreas geográficas y sus conexiones.

Un modelo que llena de manera efectiva los valores faltantes en datos de series temporales.

Una nueva perspectiva sobre cómo mejorar las GNNs para estructuras de grafos complejas.

STGormer mejora las predicciones de tráfico al tener en cuenta el tiempo y el espacio.

UniTraj ofrece soluciones adaptables para entender los patrones de movimiento humano a nivel global.

Un nuevo método mejora la predicción del tráfico y reduce la congestión.

Descubre cómo la IA mejora la segmentación de áreas para ofrecer mejores servicios de entrega.