en
en
Источник
Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Дата публикации
18.03.2023
Авторы
Вадим Порватов Наталья Семенова Vladislav Tishin Artyom Sosedka Vladislav Zamkovoy
Поделиться

Logistics, Graphs, and Transformers: Towards Improving Travel Time Estimation

Graph embedding, Travel time estimation , Geospatial linked data

Аннотация

The problem of travel time estimation is widely considered as the fundamental challenge of modern logistics. The complex nature of interconnections between spatial aspects of roads and temporal dynamics of ground transport still preserves an area to experiment with. However, the total volume of currently accumulated data encourages the construction of the learning models which have the perspective to significantly outperform earlier solutions. In order to address the problems of travel time estimation, we propose a new method based on transformer architecture – TransTTE.

Читать в источнике

Похожие публикации

User Modeling and User-Adapted Interaction
Federated privacy-preserving collaborative filtering for on-device next app prediction
Альберт Саяпин, Глеб Балицкий, Daniel Bershatsky, Александр Катруца, Евгений Фролов, Алексей Фролов, Иван Оселедец, Виталий Харин
Читать источник
Epigenetics & Chromatin
Expanding the list of sequence-agnostic enzymes for chromatin conformation capture assays with S1 nuclease
Maria Gridina, Andrey Popov, Artem Shadskiy, Nikita Torgunakov, Andrey Kechin, Evgeny Khrapov, Ryzhkova Oxana, Maxim Filipenko, Вениамин Фишман
Читать источник
NAACL
Biomedical Entity Representation with Graph-Augmented Multi-Objective Transformer
Артур Кадурин, Елена Тутубалина
Читать источник
ECIR
BioASQ at CLEF2024: The Twelfth Edition of the Large-Scale Biomedical Semantic Indexing and Question Answering Challeng
Anastasios Nentidis, Anastasia Krithara, Georgios Paliouras, Martin Krallinger, Luis Gasco Sánchez, Salvador Lima, Eulalia Farre, , Наталия Лукачевич, Вера Давыдова, Елена Тутубалина
Читать источник
AAAI
Beyond Attention: Breaking the Limits of Transformer Context Length with Recurrent Memory
Айдар Булатов, Юрий Куратов, Капушев Ермек, Михаил Бурцев
Читать источник
Scientific Reports
Forest age estimation in northern Arkhangelsk region based on machine learning pipeline on Sentinel-2 and auxiliary data
Alina Smolina, Светлана Илларионова, Дмитрий Шадрин, Alexander Kedrov, Евгений Бурнаев
Читать источник
EMNLP
LM-Polygraph: Uncertainty Estimation for Language Models
Ekaterina Fadeeva, Roman Vashurin, Аким Цвигун, Артем Важенцев, Sergey Petrakov, Кирилл Федянин, Daniil Vasilev, Елизавета Гончарова, Александр Панченко, Максим Панов, Timothy Baldwin, Артем Шелманов
Читать источник
Связаться
Присоединяйтесь к AIRI в соцсетях
Вы можете задать нам вопрос или предложить совместный проект в области ИИ

Сообщение отправлено.

Спасибо!

Что-то пошло не так. Попробуйте снова