ترجمه فارسی مقاله TrajWeaver: بازیابی مسیر با مدل انتشار انتشار حالت

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی TrajWeaver: Trajectory Recovery with State Propagation Diffusion Model
عنوان مقاله به فارسی TrajWeaver: بازیابی مسیر با مدل انتشار انتشار حالت
نویسندگان Jinming Wang, Hai Wang, Hongkai Wen, Geyong Min, Man Luo
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 10
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 1 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: First submission, extended to 10 pages include ref
توضیحات به فارسی ارسال 1 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: ارسال اول ، به 10 صفحه شامل Ref است
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

With the proliferation of location-aware devices, large amount of trajectories have been generated when agents such as people, vehicles and goods flow around the urban environment. These raw trajectories, typically collected from various sources such as GPS in cars, personal mobile devices, and public transport, are often sparse and fragmented due to limited sampling rates, infrastructure coverage and data loss. In this context, trajectory recovery aims to reconstruct such sparse raw trajectories into their dense and continuous counterparts, so that fine-grained movement of agents across space and time can be captured faithfully. Existing trajectory recovery approaches typically rely on the prior knowledge of travel mode or motion patterns, and often fail in densely populated urban areas where accurate maps are absent. In this paper, we present a new recovery framework called TrajWeaver based on probabilistic diffusion models, which is able to recover dense and refined trajectories from the sparse raw ones, conditioned on various auxiliary features such as Areas of Interest along the way, user identity and waybill information. The core of TrajWeaver is a novel State Propagation Diffusion Model (SPDM), which introduces a new state propagation mechanism on top of the standard diffusion models, so that knowledge computed in earlier diffusion steps can be reused later, improving the recovery performance while reducing the number of steps needed. Extensive experiments show that the proposed TrajWeaver can recover from raw trajectories of various lengths, sparsity levels and heterogeneous travel modes, and outperform the state-of-the-art baselines significantly in recovery accuracy. Our code is available at: https://anonymous.4open.science/r/TrajWeaver/

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

با گسترش دستگاه های آگاه از مکان ، هنگامی که مأمورانی مانند افراد ، وسایل نقلیه و کالاها در محیط شهری جریان می یابند ، تعداد زیادی از مسیرها ایجاد شده است.این مسیرهای خام ، که به طور معمول از منابع مختلفی مانند GPS در اتومبیل ، دستگاه های تلفن همراه شخصی و حمل و نقل عمومی جمع آوری می شوند ، به دلیل محدود بودن نرخ نمونه برداری ، پوشش زیرساخت ها و از دست دادن داده ها ، غالباً پراکنده و پراکنده هستند.در این زمینه ، بازیابی مسیر با هدف بازسازی چنین مسیرهای خام پراکنده در همتایان متراکم و مداوم آنها ، به طوری که حرکت ریز و درشت مأمورین در فضا و زمان می تواند با ایمان اسیر شود.رویکردهای بازیابی مسیر موجود به طور معمول به دانش قبلی حالت سفر یا الگوهای حرکتی متکی هستند و اغلب در مناطق شهری پرجمعیت که نقشه های دقیق وجود ندارد ، شکست می خورند.در این مقاله ، ما یک چارچوب بازیابی جدید به نام Trajweaver را بر اساس مدل های انتشار احتمالی ارائه می دهیم ، که قادر به بازیابی مسیرهای متراکم و تصفیه شده از موارد خام پراکنده است ، با شرط ویژگی های مختلف کمکی مانند مناطق مورد علاقه در طول راه ، هویت کاربر واطلاعات Waybill.هسته Trajweaver یک مدل انتشار انتشار حالت جدید (SPDM) است ، که یک مکانیسم انتشار حالت جدید را در بالای مدلهای انتشار استاندارد معرفی می کند ، به طوری که دانش محاسبه شده در مراحل انتشار قبلی می تواند بعداً مورد استفاده مجدد قرار گیرد و ضمن کاهش عملکرد بازیابی ، بهبود می یابد.تعداد مراحل مورد نیازآزمایش های گسترده نشان می دهد که Trajweaver پیشنهادی می تواند از مسیرهای خام با طول های مختلف ، سطح کمبود و حالت های مسافرتی ناهمگن بهبود یابد و از خطوط پیشرفته پیشرفته در دقت بهبودی استفاده کند.کد ما در: https://anonymous.4open.science/r/trajweaver/ در دسترس است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.