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Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial-Temporal Traffic Prediction 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2022, 卷号: 491, 页码: 544-563
作者:  Ye, Xue;  Fang, Shen;  Sun, Fang;  Zhang, Chunxia;  Xiang, Shiming
Adobe PDF(3491Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：214/25  |  提交时间：2022/09/19
Traffic prediction  Spatial-temporal modeling  Meta-learning  Attention mechanism  Deep learning  
Hybrid Tree Guided PatchMatch and Quantizing Acceleration for Multiple Views Disparity Estimation 期刊论文
中国体视学与图像分析, 2021, 卷号: 26, 期号: 1, 页码: 47-61
作者:  Jiguang,Zhang;  Shibiao,Xu;  Xiaopeng,Zhang
Adobe PDF(1711Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：144/21  |  提交时间：2022/04/07
stereo matching  multiple views  disparity estimation  hybrid tree  patch match  
Extracting Effective Image Attributes with Refined Universal Detection 期刊论文
SENSORS, 2021, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 16
作者:  Yu, Qiang;  Xiao, Xinyu;  Zhang, Chunxia;  Song, Lifei;  Pan, Chunhong
Adobe PDF(2391Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：299/53  |  提交时间：2021/03/01
attribute extraction  Refined Universal Detection  word tree  image captioning  
Local-Aggregation Graph Networks 期刊论文
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020, 卷号: 42, 期号: 11, 页码: 2874-2886
作者:  Jianlong Chang;  Lingfeng Wang;  Gaofeng Meng;  Shiming Xiang;  Chunhong Pan
浏览  |  Adobe PDF(3090Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：241/89  |  提交时间：2020/10/20
Local-aggregation function  local-aggregation graph neural network  non-Euclidean structured signal  
Learning graph structure via graph convolutional networks 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2019, 卷号: 95, 期号: -, 页码: 308-318
作者:  Zhang, Qi;  Chang, Jianlong;  Meng, Gaofeng;  Xu, Shibiao;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong
浏览  |  Adobe PDF(2475Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：437/102  |  提交时间：2019/12/16
Deep learning  Graph convolutional neural networks  Graph structure learning  Changeable kernel sizes  
Kernel-Weighted Graph Convolutional Network: A Deep Learning Approach for Traffic Forecasting 会议论文
, Beijing, China, 2018-08
作者:  Zhang Qi;  Jin Qizhao;  Chang Jianlong;  Xiang Shiming;  Pan Chunhong
Adobe PDF(4041Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：165/29  |  提交时间：2021/05/31