本研究引入眼动追踪技术，获取人在街景图像情感评分时的视觉注意数据，融合图像颜色、深度和语义等环境特征提出了一种用于预测人类视觉注意区域的深度学习网络模型，再结合上述环境特征和视觉注意特征，建立与人...

本文设计了GIS专业语料数据制作策略，并基于该策略制作了一套全面的GIS语料数据，可用于训练GIS大语言模型，包括模型预训练数据（BB-GeoPT，26907个文档）、指令微调数据（BB-GeoSFT，35876条指令）和评估数据（B...

提出了一种灵活的子图学习策略（Subgraph Learning Model，SLM），用于预测车辆的下一个轨迹点。具体来说，SLM不再依赖于轨迹匹配来表达轨迹，也即无需确定每个轨迹具体匹配的弧段，而是提取轨迹点周围潜在的多条...

本研究提出了一种融合OpenStreetMap道路数据和Google高分辨率卫星影像识别道路路面类型的方法（图1）。本研究利用OpenStreetMap道路数据及由志愿者标注的道路路面类型作为先验知识，并联合对应的Google卫星影像自...

本研究首先针对现有的疫情地图风险感知和符号设计形式展开内容分析，从符号本质出发提炼基础的符号表达形式，采用脑电中的ERP技术和问卷法，通过主客观相结合的方式比较不同疫情地图表达形式的风险感知加工过程，...

提出了一种新模型，通过多个代理在强化学习（RL）中进行连续决策，自动选择空间显式特征的子集。我们设计了一种新颖的奖励机制，将下游分类任务的知识反馈到特征选择的循环中。通过对兴趣点数据集的大量实验，证...