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Yuqi Ouyang
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新的Transformer策略GPG-HT改进了准时到达路由
研究人员开发了GPG-HT，这是一种新颖的基于Transformer的策略，专为随机准时到达路由设计。该系统学习表示路线历史，包括经过的边、旅行时间和顺序，以预测未来行动的可靠性。在道路网络拓扑上的实验表明，GPG-HT在实现准时到达方面显著优于现有的优化和强化学习方法。
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新的Co-PLNet框架提高了线框解析的准确性和效率
研究人员推出了一种新颖的线框解析框架Co-PLNet，提高了几何表示的准确性和效率。该点线协同网络整合了线和节点预测任务之间的空间线索，解决了先前方法中发现的不一致性。Co-PLNet利用点线提示编码器将早期检测转换为空间提示，并使用交叉引导线解码器进行优化，在基准数据集上展示了改进的性能。