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本文提出了CRHT，一种利用AIS数据进行船舶轨迹预测的连续回归混合Transformer，采用在线K-means聚类采样策略和CNN-Transformer混合架构，以解决地理偏差问题并提高短期预测精度。
Presents STCAD, a scalable framework using BERT-based encoding and CURE clustering to perform trajectory clustering and anomaly detection on terabyte-scale AIS maritime data, demonstrating stable clusters and clear separation of anomalous vessel behavior.
A data journalism piece analyzes 50,000 boat names from NOAA vessel traffic data, highlighting puns, jokes, and pop culture references, with an interactive searchable visualization.
MoCo-AIS 是一个统一的对比学习框架，用于计算船只轨迹的相似度，并在大规模AIS数据集上进行了评估。
本文介绍了 M-CTX，一个用于轨迹分析的精确且可扩展空间上下文检索框架，通过用索引支持的运算符替换暴力穷举阶段，在 548 万个锚点的海事语料库上将上下文构建时间从 17 CPU 天减少到 1.8 小时。
EnvShip-Bench 是一个新的短期船舶轨迹预测基准，基于大规模AIS数据构建，包含标准化协议和环境上下文扩展。