Yuxuan Liang

Ce papier parle du rôle des LLM dans l'analyse des séries temporelles.

Combiner l'apprentissage profond avec la physique pour de meilleures prédictions.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de la collecte de données dans les réseaux de capteurs.

UrbanVLP combine des données macro et micro pour de meilleures prévisions urbaines.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions en dynamique des fluides.

Apprends comment les modèles de diffusion améliorent l'analyse des séries temporelles dans différents domaines.

Présentation d'une nouvelle approche pour apprendre sur les zones géographiques et leurs connexions.

Un modèle qui remplit efficacement les valeurs manquantes dans les données de séries chronologiques.

Une nouvelle perspective pour améliorer les GNNs pour des structures de graphes complexes.

STGormer améliore les prévisions de trafic en prenant en compte le temps et l'espace.

UniTraj propose des solutions adaptables pour comprendre les mouvements humains partout dans le monde.

Une nouvelle méthode améliore la prévision du trafic et réduit la congestion.

Apprends comment l'IA améliore la segmentation des zones pour de meilleurs services de livraison.