“`html
Обработка пространственно-временных данных
Обработка пространственно-временных данных включает анализ информации, собранной во времени и пространстве, часто с помощью датчиков. Эти данные важны для выявления закономерностей и прогнозирования. Однако отсутствие значений создает проблемы и усложняет анализ.
Проблемы с отсутствующими данными
Пробелы в данных могут привести к несоответствиям в наборе данных, что затрудняет анализ. Связи между характеристиками, такими как экологические или физические факторы, могут быть сложными и зависеть от географического контекста. Точное определение этих связей критически важно, но остается сложной задачей из-за различных корреляций характеристик и ограничений существующих методов.
Современные методы
Текущие методы для обработки отсутствующих значений в пространственно-временных данных полагаются на фиксированные пространственные графы и графовые нейронные сети (GNN). Эти подходы предполагают, что пространственные отношения между характеристиками одинаковы в разных местах, что не всегда так.
Решение от ученых
Ученые из Нанкайского университета и Харбинского института технологий предложили многоуровневую структуру обучения графов (GSLI). Этот подход адаптируется к пространственным корреляциям, сочетая два метода: обучение на уровне узлов и обучение на уровне характеристик. Это позволяет лучше учитывать сложные пространственные отношения.
Преимущества GSLI
GSLI использует статические графы для представления пространственных данных и временных сигналов. Обучение на уровне узлов уточняет эмбеддинги, выделяя влиятельные узлы, а обучение на уровне характеристик создает метаграфы, которые фиксируют пространственные отношения между характеристиками.
Результаты исследований
Исследования показали, что GSLI превосходит современные методы по всем наборам данных, эффективно захватывая пространственные зависимости. Его способность моделировать временные и пространственные зависимости обеспечивает высокую адаптивность к различным сценариям.
Заключение
Предложенная структура GSLI улучшает обработку пространственно-временных данных, учитывая гетерогенность характеристик и используя многоуровневое обучение графов для повышения точности. Это решение может стать основой для будущих исследований, направленных на снижение вычислительной сложности и обработку больших наборов данных.
Как использовать ИИ для развития бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Выберите, что хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение. Существует множество вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- Расширяйте автоматизацию. Используйте полученные данные и опыт.
Получите советы по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot
Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
