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车联网C-V2X技术演进及产业实践

对C-V2X技术和产业发展进行了概述，分析了车联网应用发展及通信需求，介绍了NR-V2X物理层关键技术，包括直通链路物理层架构设计、资源分配、HARQ机制、同步等，并对C-V2X在中国及全球产业发展情况以及C-V2X商业部署时间表进行了展望。

  • 2022-01-10
  • 阅读77
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智能车联网系统未来展望

针对车联网在交通强国与新基建背景下的发展趋势，从智能终端、网联通信、边缘服务、云端管控等多个角度指出了智能车联网系统的发展方向，并探讨了智能车联网系统的发展在海量数据处理、通信与计算协同、边缘服务安全、大规模测试验证方面所面临的问题及相应的发展对策。

  • 2022-01-10
  • 阅读112
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基于视觉的目标跟踪研究现状调研

视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向，有着广泛的应用，如：视频监控，人机交互， 无人驾驶等。过去二三十年视觉目标跟踪技术取得了长足的进步，特别是最近两年利用深度学习的目标跟踪方法取得了令人满意的效果，使目标跟踪技术获得了突破性的进展。本文旨在简要介绍：目标跟踪的基本流程与框架，目标跟踪存在的挑战，目标跟踪相关算法，以及目标跟踪最新的进展等，希望通过这篇文章能让读者对视觉目标跟踪领域有一个较为全面的认识。

  • 2022-01-11
  • 阅读91
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Angel+Graph大规模图计算平台

图计算引擎Spark on Angel高性能与易用性：基于PS架构，高效处理千亿大图，与Spark开发栈无 缝兼容，简单易用.

  • 2022-01-11
  • 阅读412
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高效、易用、开放的图深度学习平台DGL介绍及展望

什么是图神经网络？用于学习点、边或者整张图的向量表示的一类深度神经网络。图是程序中的“一等公民，所有DGL的函数和NN模块都可以接受和返回图对象。

  • 2022-01-11
  • 阅读625
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  • 32页
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面向富文本网络的图神经网络及应用

图神经网络自提出以来迅速成为了机器学习领域的前沿研究 热点，被成功应用于： ？ 电商搜索、推荐 ？ 生物医药 ？ 语音、计算机视觉 ？ 自然语言处理 ？ 智能交通

  • 2022-01-11
  • 阅读740
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面向美团业务场景的图学习平台

图学习方向主要探索基于海量用户行为和大规模知识图谱，通过图神经网络及图预训练技术，提升搜索/推荐/广告/配送等业务的效果。我们方向既注重图学习技术的落地，也开展中长期的 GNNs/图预训练算法研究，已在 KDD 等会议上发表多篇论文。

  • 2022-01-11
  • 阅读413
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视频人物社交关系图生成与应用

为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.

  • 2022-01-11
  • 阅读729
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