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基于飞桨图学习框架的空间异配性感知图神经网络

本期文章将为大家分享飞桨社区开发者肖淙曦、周景博发表于数据挖掘顶会KDD2023的论文《Spatial Heterophily Aware Graph Neural Networks》。 作者简介 肖淙曦 肖淙曦,百度研究院商业智能实验室研究实习生,中国科学技术大学在读博士生,主要从事时空数据挖掘和图深度学习相关的研究工作。基于飞桨完成多篇论文,发表于KDD、AAAI等计算机顶级学术会议。 周景博 周景博,飞桨开发者高级技术专家(高级PPDE),现任百度研究院商业智能实验室资深研究员,主要从事数据挖掘和机器学习相关的研究和应用工作,包括时空大数据、深度几何学习、知识图谱和AI辅助药物设计等,PaddleSpatial技术负责人,基于飞桨完成论文多篇,发表于KDD、AAAI、TKDE等计算机顶级会议和期刊上。 背景介绍 近年来,图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)被广泛应用于智能城市计算。考虑到城市是一个复杂的系统,城市实体之间存在各种联系,许多研究工作将城市建模为一个城市图(Urban Graph),其中图上的节点表示某种城市实体,边表示实体间的某种关联...

智慧园区方案:AI与视频融合技术如何助力园区监管智能化升级?

一、行业背景 随着科技的不断发展,人工智能(AI)技术正在各个领域迅速应用和推广。其中,智慧园区是一个重要的应用场景,它通过AI技术的支持,实现了园区的智能化管理和高效运营。 1、园区管理智慧化升级需求 1)通过AI技术的加载实现园区安全管理、便捷通行、安消一体等业务的智慧化升级,实现园区安全提升、高效管理、成本降低的目标。 2)将物联网应用神经延伸至园区各种业务场景,实现人、车、物数据信息线上融合与计算,为园区智慧化管理提供数据源。 3)构建安防视频联网大数据平台,向下汇聚园区各类业务子系统数据,向上为园区业务提供数据支撑,并实现园区“数据全融合、状态全可视、业务全可管、事件全可控”。 2、当前园区的监管痛点 人工布控:更多的依赖安保人员人工布控,人工成本高,且易疏漏。 误报率高:传统报警系统,误报率高,保安疲于现场查证,费时费力。 查证难度大:事后通常需花费几小时、甚至几天时间查证相应录像,耗时耗力。 效率低:上下班高峰期园区出入人流、车流量大,进出易产生拥堵,影响员工工作及园区形象。 体验差:忘记带卡进出经常被保安问询,且高峰期需排长队刷卡进出。 便捷性差:停车场面积大,停车找...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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