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Points of Interest
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新框架利用注视点和语言识别车外位置
研究人员开发了一个新框架，通过结合用户注视点和自然语言来帮助识别车辆外部的兴趣点（POIs）。该系统名为“Speak to the City”，解决了因车辆移动和模糊引用而导致的定位难题。为了克服动态车辆数据的缺失，创建了一个虚拟现实管道，将交通视频与车辆遥测数据同步。一项用户研究捕捉了注视点-语音行为，然后用这些数据训练了一个轻量级Transformer网络，该网络将空间注视点与口头语境对齐，实现了高准确率和快速推理时间。
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新的CausalPOI框架使用时空图预测POI签到
研究人员开发了CausalPOI，一个通过对其时空动态和与现有POI的因果关系进行建模来预测新兴趣点（POI）签到模式的新框架。该方法利用时空函数交互图来捕捉语义和空间联系，并模拟事实和反事实场景来估计因果效应。在真实世界数据上的实验表明，CausalPOI在预测和城市干预分析方面显著优于现有方法。