人工智能学院智能学习与优化团队工作被人工智能国际顶级会议IJCAI2026录用
近日,人工智能院智能学习与优化团队在人工智能领域国际顶级会议International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)上发表题为“ASTPKEFormer: Adaptive Spatiotemporal Prior Knowledge Embedding-Induced Transformers for Traffic Data Forecasting”的研究论文。该研究提出ASTPKEFormer方法,将交通模式和道路网络拓扑中蕴含的先验知识融合入Transformer模型,提升Transformer模型的时空依赖学习能力...
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