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PDFormer

基于传播延迟感知的动态长程模型优化交通流量预测

PDFormer交通流预测深度学习时空数据分析人工智能Github开源项目

PDFormer是一种新型交通流量预测模型，结合传播延迟感知和动态长程Transformer架构提高预测准确性。该模型在多个基准数据集上展现出优异性能，能有效捕捉复杂时空依赖关系。作为交通分析工具，PDFormer可应用于交通管理和城市规划，有潜力缓解拥堵并优化路线。

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介绍相关项目
mindformers - 全流程大模型开发套件
GithubMindSporeTransformers大模型开源项目自然语言处理计算机视觉
MindFormers是基于MindSpore的大模型开发套件,提供全流程开发能力。支持LLama2、GLM2、BERT等主流Transformer模型和文本生成、图像分类等任务。具备并行训练、灵活配置、自动优化等特性,可实现从单卡到集群的无缝扩展。提供高阶API和预训练权重自动下载,便于AI计算中心快速部署。
FlowMeter - 实验性网络流量分类与分析工具
FlowMeterGithub安全分析开源项目机器学习流量分类网络包分析
FlowMeter是一款实验性网络流量分析工具，通过检查数据包头部来分类和分析网络流量。它可将数据包和流量标记为良性或恶意，具有高准确率和低误报率。该工具还能将数据包归类为流，并提供详细的流量统计信息。FlowMeter主要面向需要在网络数据包上开发和应用机器学习模型的用户，同时作为Deepfence ThreatMapper的预过滤组件。
GPTRouter - 多模型AI管理网关，优化响应速度并确保服务稳定
AI模型APIGPTRouterGithubWritesonic延迟开源项目
GPTRouter解决大语言模型的主要问题，通过智能切换和自动重试，确保服务稳定不中断。支持OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic等多种语言和图像生成模型，降低响应延迟，提供高效用户体验。利用通用API，便捷集成多模型，是构建稳健AI系统的理想选择。
CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计
CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉
CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。
time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测
本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源，涵盖论文、代码和数据，全面总结其最新进展。内容持续更新，开放问题提交和拉取请求，覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域，适合学术研究及实际应用。
Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态
GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉
本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成，还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能，极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档，有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架
GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习
SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架，专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口，支持创建单代理和多代理强化学习环境，允许自定义状态和奖励函数，并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程，适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究，覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。
flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术
Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型
Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。
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