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基于位置社交网络的兴趣点推荐研究 被引量:6
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作者 李征 黄雪原 袁科 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3211-3219,共9页
兴趣点推荐是基于位置社交网络中的研究热点之一。首先对从Web of Science收集的兴趣点推荐研究文献进行了分析;然后分析了影响兴趣点推荐的多种因素,并在分析传统兴趣点推荐方法基础上重点从用户历史签到信息建模和用户社交生成信息提... 兴趣点推荐是基于位置社交网络中的研究热点之一。首先对从Web of Science收集的兴趣点推荐研究文献进行了分析;然后分析了影响兴趣点推荐的多种因素,并在分析传统兴趣点推荐方法基础上重点从用户历史签到信息建模和用户社交生成信息提取两个方面对基于深度学习的兴趣点推荐方法进行了分析;最后,对未来可能提高兴趣点推荐效果的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 兴趣点推荐 数据稀疏 访问序列模式 注意力机制 图嵌入
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新冠疫情对我国NO2排放影响的时空分析 被引量:13
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作者 赵金环 蔡坤 +2 位作者 李莘莘 郑逢斌 刘扬 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期56-62,共7页
基于高分辨率的TROPOMI数据,分析了我国疫情爆发期的NO2空间分布情况,同时对比了疫情同比期和环比期不同地区的变化情况.分析表明,全国范围内NO2柱浓度的同比下降率和环比下降率分别为40.46%和50.09%,经济发达且人口稠密的城市群,排放... 基于高分辨率的TROPOMI数据,分析了我国疫情爆发期的NO2空间分布情况,同时对比了疫情同比期和环比期不同地区的变化情况.分析表明,全国范围内NO2柱浓度的同比下降率和环比下降率分别为40.46%和50.09%,经济发达且人口稠密的城市群,排放量下降较为显著,其中江苏、河南、山东、浙江等NO2历史排放较高的省份受疫情影响更大.湖北省疫情期的NO2柱浓度绝对值(1.63×10^15molec/cm^2)在中东部省份属于最低位水平,同比和环比下降率也均在50%以上.相对来说,武汉、孝感等周边城市的影响远大于十堰、恩施等西部山区.地基国控站点的NO2质量浓度也显示了与卫星观测较一致的空间分布和变化趋势,证明了采用“自上而下”的遥感手段,可以对不同区域的大气污染排放强度和社会经济活动水平进行快速评估. 展开更多
关键词 NO2柱浓度 TROPOMI 新冠肺炎疫情 同比 环比
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基于深度学习的特种车辆跨模态检索方法 被引量:5
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作者 邵阳雪 孟伟 +2 位作者 孔德珍 韩林轩 刘扬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第12期205-209,共5页
保证正在执行任务的特种车辆的道路优先通行权,是合理配置城市交通资源、实施和保证应急救援的前提。特种车辆的跨模态识别是实现智慧交通的重要核心技术,尤其是在智能车联网尚未成熟、未来长期存在无人驾驶和有人驾驶混合交通的环境中... 保证正在执行任务的特种车辆的道路优先通行权,是合理配置城市交通资源、实施和保证应急救援的前提。特种车辆的跨模态识别是实现智慧交通的重要核心技术,尤其是在智能车联网尚未成熟、未来长期存在无人驾驶和有人驾驶混合交通的环境中,实现无人车对正在执行任务的特种车辆进行合理避让显得尤为重要。针对无人驾驶对特种车辆识别的需求,文中构建了跨模态检索与识别网络(Cross-Modal Retrieval and Recognition Net,CMR 2Net),提出了一种基于深度学习的特种车辆跨模态检索和识别方法。CMR 2Net由两个卷积子网络和一个特征融合网络组成,卷积子网络分别用于提取特种车的图像与音频特征,在高层语义空间中利用相似性度量的方法进行特征匹配,以达到跨模态检索和识别的目的。在特种车跨模态数据集上进行的跨模态识别实验表明,所提方法对跨模态检索和识别任务具有较高的识别率,甚至在缺失一种模态的场景下也可准确识别出特种车辆。本研究对于提升“城市大脑”的性能具有重要的理论指导意义,对设计、实现和改善未来智慧交通具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 跨模态检索 卷积神经网络 相似性度量 深度学习 小样本
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