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Spatial-temporal foundation models
Spatial-temporal foundation models
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Hugging Face 综述介绍了用于交通预测的自动化 AI
这篇来自 Hugging Face 的综述论文探讨了神经架构搜索（NAS）作为一种自动化深度学习模型设计方法在交通预测中的应用。文章回顾了各种 NAS 策略，包括基于梯度、进化和单次权重共享的方法，并讨论了它们如何应用于捕捉交通数据的时空特性。论文还强调了当前的挑战，如计算可扩展性、跨城市泛化能力以及 NAS 在时空基础模型上的应用，并提出了未来的研究方向。
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综述详述交通预测模型的神经架构搜索
一篇新发表在arXiv上的综述论文探讨了神经架构搜索（NAS）在交通预测中的应用。该论文详细介绍了NAS如何自动化深度学习模型（如图卷积网络、循环神经网络和Transformer）的设计，以更好地捕捉交通数据的时空结构。它将NAS方法分为基于梯度、进化和一次性权重共享方法，同时还强调了计算可扩展性和跨城市泛化等挑战。