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。

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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

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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。

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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.

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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。

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建筑物立面精细建模的多视街景影像几何纠正与拼接方法

同时搭载差分卫星定位系统、惯性测量单元和街景全景相机的移动测量系统，可高效获取具有精确位姿信息的城市环境高分辨率街景图像，为建筑物立面结构实景三维精细建模提供了重要的数据源。由于地面遮挡、视野限制、影像畸变等因素，单视街景影像难以有效覆盖较大建筑物立面结构。本文提出多视街景影像几何纠正与拼接方法，消除多视影像间的几何、曝光不一致性。利用谷歌开源街景影像数据实验，结果表明该方法可提高建筑物立面重建的纹理质量，同时也具有较高的几何精度。

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基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表数据精度验证

GlobeLand30数据已被广泛应用于生态、环境、气候等研究领域，对其进行精度验证是保证GlobeLand30产品推广应用的首要前提。本文提出了一种基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表精度验证方法：首先利用随机抽样的方法布设样本点，其次应用LDA （latent Dirichlet allocation）主题模型计算众源数据文档的地表覆盖主题，最后通过构建样本点与GlobeLand30数据产品之间的混淆矩阵，以实现人造地表数据的精度验证。研究区域为我国27个省级行政区，众源地理数据选用POI数据，对本文提出的方法进行了实例验证。结果表明：2000年和2010年的人造地表总体精度分别为87.63%和88.81%，这与GlobeLand30人造地表第三方评价精度86.97%相近，验证了本文方法的有效性。

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基于多源遥感数据的京津冀环境质量动态监测

基于PM2.5（Fine Particulate Matter）浓度、地表温度（Land Surface Temperature，LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、植被覆盖度（Vegetation Coverage，VC）、土地利用等数据，借助综合评价指数（Comprehensive Evaluation Index，CEI），本文对2000―2015年京津冀环境质量进行了评估。结果表明：京津冀整个地区，CEI呈逐步退化和退化的面积分别占34.88%和4.15%，主要位于东南部的天津，河北邢台、邯郸等地。京津冀城市建成区，CEI呈退化和逐步退化的比例分别达到54.80%和25.87%。46.76%和39.86%的城市扩张用地的环境质量分别呈现逐步退化和退化状态。京津冀？LST值呈现西北、东南低，中部高的分布态势，？PM2.5和？VC均呈现从东南向西北减小的趋势。相关分析表明？PM2.5、？VC和？LST的变化对城市建成区及其城市扩张用地的环境质量有显著影响，其中？PM2.5浓度变化是导致城市建成区及其扩张用地环境质量恶化的最主要因素。

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