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本文提出了一种几何感知的多支撑异构图神经网络，用于精细尺度降雨场重建，融合了点雨量计、路径积分微波链路以及格点雷达/卫星数据的观测。该方法在新加坡数据上相比经典插值方法将RMSE降低了23.2%，并且当降雨场相对于其空间相关长度欠采样时，其增益最为显著。
本文提出了HIA-GAT，一种双流异构图注意力网络，它结合了纵向和横向车辆交互以及冲突类型感知门控机制，用于高速公路帧级交通冲突风险预测。在NGSIM数据集上的实验表明，该方法提高了风险排序性能，尤其是横向冲突，并提供了可解释的每辆车冲突归因。
提出了一种层次化语义约束异构图模型，用于开放词汇的音视频事件定位，解决了多个时间尺度上的跨模态一致性问题以及片段级和视频级之间的层次语义约束问题。在OV-AVEL基准上取得了最先进的结果。