【摘 要】
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传感器技术的飞速发展催生了大量交通轨迹数据,轨迹异常检测在智慧交通、城市规划、道路监控等领域具有重要的应用价值。针对传统基于距离和有监督机器学习异常检测方法提取有效特征困难、容易出现过拟合、异常检测效果差等问题,提出了一种基于轨迹重构误差的无监督异常检测方法。该方法使用基于循环神经网络的自编码器对输入轨迹进行重构,通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习正常轨迹的运动特征。重构误差大于异
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC0807500）； 国家自然科学基金（61772396,61772392,61902296）； 西安市大数据与视觉智能关键技术重点实验室（201805053ZD4CG37）； 陕西省自然科学基金（2020JQ-330,2020JM-195）；
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传感器技术的飞速发展催生了大量交通轨迹数据,轨迹异常检测在智慧交通、城市规划、道路监控等领域具有重要的应用价值。针对传统基于距离和有监督机器学习异常检测方法提取有效特征困难、容易出现过拟合、异常检测效果差等问题,提出了一种基于轨迹重构误差的无监督异常检测方法。该方法使用基于循环神经网络的自编码器对输入轨迹进行重构,通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习正常轨迹的运动特征。重构误差大于异常阈值的轨迹被判定为异常轨迹。为了避免人工标注异常,利用数据驱动的交通模拟方法,合成了包含不同异常类型的轨迹数据。基于交通轨迹标注数据的实验结果表明,该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统基于距离的方法以及机器学习分类算法,验证了该无监督方法的有效性和实用性。
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随着现代科技的进步,移动定位技术变得相当成熟,定位设备越来越普及,各行各业积累了海量的轨迹数据。该类轨迹数据包含时间戳、经纬度坐标、速度以及方向等信息,在现实场景中这些信息被实时采集且持续增加,形成了大规模的高速轨迹流。及时、有效的对轨迹流数据进异常检测,可以感知到移动对象的异常移动行为,继而揭示移动行为模式背后所隐含的特殊事件。轨迹异常检测的主要任务是识别与其他大多数轨迹具有明显差异的“少数”轨
信息全球化时代背景下,金融企业的发展必须紧跟时代的步伐,转变传统发展观念,加强对绿色金融的认识,使用绿色集资方式管理金融信息。基于此,本文以绿色金融发展作为研究对象,分析我国绿色金融发展面临的机遇与挑战,分别从绿色金融管理体系、信息回收、管理办法与重视程度等方面详细阐述我国绿色金融发展有效措施。
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目的:探讨全面健康教育对胃癌术后患者生活质量的影响。方法:选择胃癌患者80例,按就诊时间分为两组,对照组患者接受常规护理干预,观察组患者提供了全面健康教育。对比分析两组手术前后生活质量评分。结果:干预后两组患者QLQSTO22中吞咽困难、胃部疼痛、呃逆、焦虑和总分均低于干预前,观察组上过指标改善程度优于对照组,差异有统计学意义（P <0.05）。结论:全面健康教育护理是提高胃癌手术患者生活质量的有
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