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Spatiotemporal Graph Transformer
Spatiotemporal Graph Transformer
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时空图Transformer提升边缘计算流量预测能力
研究人员开发了一种新颖的时空图Transformer框架,旨在提高边缘计算环境中的流量预测准确性。该框架利用图神经网络对服务区域之间的空间相关性进行建模,并采用基于Transformer的自注意力机制来捕捉流量数据中的长程时间依赖性。在真实蜂窝网络数据上的实验表明,该方法优于现有的基于图的循环模型,能够实现更有效的预测性资源配置,并降低系统过载的风险。
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时空图Transformer模拟金属制造交互
研究人员开发了一种新颖的时空图Transformer,旨在模拟金属增材制造中的复杂交互。该框架将制造过程表示为一个网络,能够集成多模态数据,并捕捉节点内特征依赖关系和跨节点邻域交互。实验表明,该方法在表征工艺-质量关系方面显著优于现有模型,其中跨层交互对于准确的质量预测至关重要。