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本文目录一览：

• 1、2021基于图的交通预测最新综述
• 2、车辆轨迹预测是什么意思?
• 3、智能科学与技术是做什么的?

2021基于图的交通预测最新综述

1、摘要：交通预测在智能交通系统中扮演着至关重要的角色。近年来，随着深度学习技术的不断发展，尤其是图神经网络（Graph Neural Network， GNN）的引入，交通预测问题取得了显著的进展。

2、人体的解剖结构可以自然地表示为图，其中节点代表器官、组织或细胞，边代表它们之间的物理连接或功能关系。GNNs能够利用这种解剖结构图来预测疾病的发展、评估手术风险以及优化治疗方案。例如，在心脏疾病的研究中，GNNs可以通过分析心脏的解剖结构和功能关系来预测心脏衰竭的风险。

3、基于图的深度学习主要包括图神经网络（GNN）及其各种变体，如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。这些模型通过迭代地聚合邻居节点的信息来更新节点的表示，从而捕捉图中的全局结构信息。在计算机病理学中，这些模型可以用于从组织切片或活检图像中提取有意义的特征，进而进行疾病分类、肿瘤定位等任务。

4、基于采样的方法：通过生成可能的车辆状态分布来进行预测。概率模型：如高斯混合模型、高斯过程、隐马尔可夫模型、动态贝叶斯网络等，用于评估不确定性和考虑交通参与者交互。基于深度学习的预测方法：包括时序网络、基于视觉的模型、CNN和RNN的结合以及生成模型等，能够捕捉复杂依赖和生成真实轨迹。

5、电子科技大学图推荐最新综述 《Recommender systems based on graph embedding techniques： A comprehensive review》论文摘要及综述：推荐系统作为缓解信息超载问题的关键工具，近年来得到了广泛的研究和应用。该综述论文系统地回顾了基于图嵌入技术的推荐方法，为理解这一领域提供了全面的视角。

车辆轨迹预测是什么意思?

车辆轨迹预测是指利用机器学习和人工智能等技术手段，对车辆当前和历史信息进行分析，以预测其未来的行驶轨迹。以下是关于车辆轨迹预测的详细解释：基本原理：数据建模：通过对车辆的数据进行算法建模，构建预测模型。模型训练：利用历史车辆轨迹数据对模型进行训练，使其能够学习到车辆行驶的规律。

目标车辆（或物体）历史轨迹：这是指目标车辆在过去一段时间内的行驶路径，通常包括位置、速度、加速度等信息。道路场景信息（地图信息）：这包括道路的形状、车道线、交叉口、交通标志等，是预测目标车辆未来轨迹的重要参考。

车辆轨迹预测系列 （一）：轨迹预测方法综述解析 摘要：为了确保自动驾驶汽车在动态环境中安全驾驶，它们必须预测附近交通参与者（尤其是周围车辆）的未来状态，类似人类驾驶员的预测驾驶能力。这促使研究者致力于轨迹预测领域，并提出多种方法。

轨迹预测是通过车辆信息来生成预测轨迹的科学。其输出包括预测轨迹的分布，以及用于理解移动行为的术语，例如动力学模型、滤波与粒子模拟等。各类方法 物理模型：基于车辆运动规则进行动力学或运动学分析，使用滤波与粒子模拟来处理不确定性。采样技术：通过GMM、GP和HMM生成分布，DBN用于概率建模。

轨迹：表示对象随时间变化的运动路径。机动：车辆执行的动作，如换道、加速等。自身车辆：自动驾驶汽车，即执行预测任务的主体车辆。目标车辆：需要进行轨迹预测的车辆。周围车辆：影响目标车辆运动的车辆。无关车辆：不影响目标车辆运动的车辆。输入与输出：输入：道路场景信息、周围车辆信息、目标车辆信息。

智能科学与技术是做什么的?

智能科学与技术：是工学门类中计算机专业类下的特设专业，涉及机器人技术、微电子机械系统、新一代网络计算为基础的智能系统，以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统。

智能科学与技术主要围绕智能系统的研发、应用及优化开展工作，在多领域发挥重要作用。在技术研发方面，设计机器学习算法、深度学习模型，开发计算机视觉、自然语言处理等核心技术，构建推荐系统、自动驾驶算法等智能应用系统。

智能科学与技术是工学门类中计算机专业类下的特设专业。它涉及机器人技术、微电子机械系统、新一代网络计算为基础的智能系统，以及与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统。智能科学与技术包括两部分内容，一部分是智能科学，另一部分是智能技术。