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Zhejiang University(浙江大学)

2026-04-21 至 2026-04-21 共收录 33
2503.15845 2026-04-21 cs.LG

Network-wide Freeway Traffic Estimation Using Sparse Sensor Data: A Dirichlet Graph Auto-Encoder Approach

基于稀疏传感器数据的网络级高速公路交通状态估计:一种Dirichlet图自编码器方法

Qishen Zhou, Yifan Zhang, Michail A. Makridis, Anastasios Kouvelas, Yibing Wang, Simon Hu

机构 * Institute of Intelligent Transportation Systems, College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University(智能交通系统研究院,土木工程与建筑学院,浙江大学)

AI总结 本文提出DGAE模型,通过理论推导的DEFP4D、增强的空间表示学习和物理引导的传播机制,解决网络级交通状态估计中的方向性、空间相关性和不同模式传播规则问题。

Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 26, no. 12, pp. 22161-22177, Dec. 2025

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2501.12281 2026-04-21 cs.LG

MoGERNN: An Inductive Traffic Predictor for Unobserved Locations

MoGERNN:一种用于未观测位置的归纳性交通预测器

Qishen Zhou, Yifan Zhang, Michail A. Makridis, Anastasios Kouvelas, Yibing Wang, Simon Hu

机构 * Institute of Intelligent Transportation Systems, College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University(智能交通系统研究院,土木工程与建筑学院,浙江大学) Institute for Transport Planning and Systems, ETH Zurich(交通规划与系统研究所,苏黎世联邦理工学院) Department of Computer Science, City University of Hong Kong (Dongguan)(计算机科学系,香港城市大学(东莞)) ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University(浙大-UIUC研究院,浙江大学)

AI总结 本文提出MoGERNN,一种结合图专家混合与图编码器-解码器的时空图模型,用于预测未观测位置的交通状态,实验显示其在观测与未观测区域均表现优异,且具备适应传感器网络变化的能力。

Journal ref Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 174, 2025, 105080, ISSN 0968-090X

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2402.02953 2026-04-21 cs.CR cs.LG

Unraveling the Key of Machine Learning-based Android Malware Detection

解开基于机器学习的Android恶意软件检测的关键

Jiahao Liu, Jun Zeng, Fabio Pierazzi, Ziqi Yang, Lorenzo Cavallaro, Zhenkai Liang

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) University College London(伦敦大学学院) The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University(浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室) Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security(杭州高新技术区(滨江)区块链与数据安全研究院)

AI总结 本文系统分析了基于机器学习的Android恶意软件检测方法,提出统一分类框架并评估了12种代表性方法,揭示了现有检测器在恶意软件演变和对抗攻击方面的挑战。

Comments Accepted by ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

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