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Williams, Matthew J., et Mirco Musolesi. « Spatio-temporal networks : reachability, centrality and robustness ». Royal Society Open Science 3, no 6 (juin 2016) : 160196. http://dx.doi.org/10.1098/rsos.160196.
Texte intégralQIN, Chao, et Xiaoguang GAO. « Spatio-Temporal Generative Adversarial Networks ». Chinese Journal of Electronics 29, no 4 (1 juillet 2020) : 623–31. http://dx.doi.org/10.1049/cje.2020.04.001.
Texte intégralChao, Qin, et Gao Xiaoguang. « Distributed spatio-temporal generative adversarial networks ». Journal of Systems Engineering and Electronics 31, no 3 (juin 2020) : 578–92. http://dx.doi.org/10.23919/jsee.2020.000026.
Texte intégralPichardo-Corpus, J. A., H. A. Solano Lamphar, R. Lopez-Farias et O. Delgadillo Ruiz. « Spatio-temporal networks of light pollution ». Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer 253 (septembre 2020) : 107068. http://dx.doi.org/10.1016/j.jqsrt.2020.107068.
Texte intégralGao, Nan, Hao Xue, Wei Shao, Sichen Zhao, Kyle Kai Qin, Arian Prabowo, Mohammad Saiedur Rahaman et Flora D. Salim. « Generative Adversarial Networks for Spatio-temporal Data : A Survey ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 13, no 2 (30 avril 2022) : 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3474838.
Texte intégralYang, Zhaoqilin, Gaoyun An et Ruichen Zhang. « STSM : Spatio-Temporal Shift Module for Efficient Action Recognition ». Mathematics 10, no 18 (10 septembre 2022) : 3290. http://dx.doi.org/10.3390/math10183290.
Texte intégralSchutera, Mark, Stefan Elser, Jochen Abhau, Ralf Mikut et Markus Reischl. « Strategies for supplementing recurrent neural network training for spatio-temporal prediction ». at - Automatisierungstechnik 67, no 7 (26 juillet 2019) : 545–56. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2018-0124.
Texte intégralTempelmeier, Nicolas, Udo Feuerhake, Oskar Wage et Elena Demidova. « Mining Topological Dependencies of Recurrent Congestion in Road Networks ». ISPRS International Journal of Geo-Information 10, no 4 (8 avril 2021) : 248. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10040248.
Texte intégralZhao, Pengpeng, Haifeng Zhu, Yanchi Liu, Jiajie Xu, Zhixu Li, Fuzhen Zhuang, Victor S. Sheng et Xiaofang Zhou. « Where to Go Next : A Spatio-Temporal Gated Network for Next POI Recommendation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 5877–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33015877.
Texte intégralLi, He, Xuejiao Li, Liangcai Su, Duo Jin, Jianbin Huang et Deshuang Huang. « Deep Spatio-temporal Adaptive 3D Convolutional Neural Networks for Traffic Flow Prediction ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 13, no 2 (30 avril 2022) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1145/3510829.
Texte intégralSuhartono, Suhartono, Dedy Dwi Prastyo, Heri Kuswanto et Muhammad Hisyam Lee. « Comparison between VAR, GSTAR, FFNN-VAR and FFNN-GSTAR Models for Forecasting Oil Production ». MATEMATIKA 34, no 1 (28 mai 2018) : 103–11. http://dx.doi.org/10.11113/matematika.v34.n1.1040.
Texte intégralCui, Zhengyan, Junjun Zhang, Giseop Noh et Hyun Jun Park. « MFDGCN : Multi-Stage Spatio-Temporal Fusion Diffusion Graph Convolutional Network for Traffic Prediction ». Applied Sciences 12, no 5 (4 mars 2022) : 2688. http://dx.doi.org/10.3390/app12052688.
Texte intégralLi, Wu, Wu et Zhao. « An Adaptive Construction Method of Hierarchical Spatio-Temporal Index for Vector Data under Peer-to-Peer Networks ». ISPRS International Journal of Geo-Information 8, no 11 (12 novembre 2019) : 512. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi8110512.
Texte intégralSantos-Fernandez, Edgar, Jay M. Ver Hoef, Erin E. Peterson, James McGree, Daniel J. Isaak et Kerrie Mengersen. « Bayesian spatio-temporal models for stream networks ». Computational Statistics & ; Data Analysis 170 (juin 2022) : 107446. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2022.107446.
Texte intégralMadadgar, Shahrbanou, et Hamid Moradkhani. « Spatio-temporal drought forecasting within Bayesian networks ». Journal of Hydrology 512 (mai 2014) : 134–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.02.039.
Texte intégralSaxena, Divya, et Jiannong Cao. « Multimodal Spatio-Temporal Prediction with Stochastic Adversarial Networks ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 13, no 2 (30 avril 2022) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3458025.
Texte intégralZhang, Guoxing, Haixiao Wang et Yuanpu Yin. « Multi-type Parameter Prediction of Traffic Flow Based on Time-space Attention Graph Convolutional Network ». International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 15 (11 août 2021) : 902–12. http://dx.doi.org/10.46300/9106.2021.15.97.
Texte intégralDiao, Xiaolei, Xiaoqiang Li et Chen Huang. « Multi-Term Attention Networks for Skeleton-Based Action Recognition ». Applied Sciences 10, no 15 (31 juillet 2020) : 5326. http://dx.doi.org/10.3390/app10155326.
Texte intégralZhao, Ping, Zhijie Fan*, Zhiwei Cao et Xin Li. « Intrusion Detection Model Using Temporal Convolutional Network Blend Into Attention Mechanism ». International Journal of Information Security and Privacy 16, no 1 (janvier 2022) : 1–20. http://dx.doi.org/10.4018/ijisp.290832.
Texte intégralNorman, Utku, et A. Ercument Cicek. « ST-Steiner : a spatio-temporal gene discovery algorithm ». Bioinformatics 35, no 18 (13 février 2019) : 3433–40. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz110.
Texte intégralLi, Zheng, Xueyuan Huang, Chun Liu et Wei Yang. « Spatio-Temporal Unequal Interval Correlation-Aware Self-Attention Network for Next POI Recommendation ». ISPRS International Journal of Geo-Information 11, no 11 (29 octobre 2022) : 543. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi11110543.
Texte intégralZheng, Hanle, Yujie Wu, Lei Deng, Yifan Hu et Guoqi Li. « Going Deeper With Directly-Trained Larger Spiking Neural Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 12 (18 mai 2021) : 11062–70. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17320.
Texte intégralLi, Hanhui, Xudong Jiang, Boliang Guan, Ruomei Wang et Nadia Magnenat Thalmann. « Multistage Spatio-Temporal Networks for Robust Sketch Recognition ». IEEE Transactions on Image Processing 31 (2022) : 2683–94. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2022.3160240.
Texte intégralBui, Hung H., Svetha Venkatesh et Geoff West. « Layered dynamic probabilistic networks for spatio-temporal modelling ». Intelligent Data Analysis 3, no 5 (1 septembre 1999) : 339–61. http://dx.doi.org/10.3233/ida-1999-3503.
Texte intégralKim, Jeong-Joon. « Spatio-Temporal Query Processing Operators in Sensor Networks ». Journal of Engineering and Applied Sciences 14, no 12 (10 décembre 2019) : 4109–15. http://dx.doi.org/10.36478/jeasci.2019.4109.4115.
Texte intégralWang, Jian, Yameng Shao, Jianqi Zhu et Yuming Ge. « Spatio-Temporal Location Privacy Quantification for Vehicular Networks ». IEEE Access 6 (2018) : 62963–74. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2877058.
Texte intégralErmentrout, Bard. « Neural networks as spatio-temporal pattern-forming systems ». Reports on Progress in Physics 61, no 4 (1 avril 1998) : 353–430. http://dx.doi.org/10.1088/0034-4885/61/4/002.
Texte intégralClement, L., O. Thas, P. A. Vanrolleghem et J. P. Ottoy. « Spatio-temporal statistical models for river monitoring networks ». Water Science and Technology 53, no 1 (1 janvier 2006) : 9–15. http://dx.doi.org/10.2166/wst.2006.002.
Texte intégralStiles, Bryan W., et Joydeep Ghosh. « Habituation based neural networks for spatio-temporal classification ». Neurocomputing 15, no 3-4 (juin 1997) : 273–307. http://dx.doi.org/10.1016/s0925-2312(97)00010-6.
Texte intégralBui, H. « Layered dynamic probabilistic networks for spatio-temporal modelling ». Intelligent Data Analysis 3, no 5 (novembre 1999) : 339–61. http://dx.doi.org/10.1016/s1088-467x(99)00027-x.
Texte intégralRempe, Felix, Gerhard Huber et Klaus Bogenberger. « Spatio-Temporal Congestion Patterns in Urban Traffic Networks ». Transportation Research Procedia 15 (2016) : 513–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.trpro.2016.06.043.
Texte intégralSandu Popa, Iulian, Karine Zeitouni, Vincent Oria et Ahmed Kharrat. « Spatio-temporal compression of trajectories in road networks ». GeoInformatica 19, no 1 (3 mai 2014) : 117–45. http://dx.doi.org/10.1007/s10707-014-0208-4.
Texte intégralBak, Cagdas, Aysun Kocak, Erkut Erdem et Aykut Erdem. « Spatio-Temporal Saliency Networks for Dynamic Saliency Prediction ». IEEE Transactions on Multimedia 20, no 7 (juillet 2018) : 1688–98. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2017.2777665.
Texte intégralLiu, Panbiao, Yong Zhang, Dehui Kong et Baocai Yin. « Improved Spatio-Temporal Residual Networks for Bus Traffic Flow Prediction ». Applied Sciences 9, no 4 (13 février 2019) : 615. http://dx.doi.org/10.3390/app9040615.
Texte intégralZhang, Qi, Jianlong Chang, Gaofeng Meng, Shiming Xiang et Chunhong Pan. « Spatio-Temporal Graph Structure Learning for Traffic Forecasting ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 1177–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5470.
Texte intégralAndrienko, Gennady, Donato Malerba, Michael May et Maguelonne Teisseire. « Mining spatio-temporal data ». Journal of Intelligent Information Systems 27, no 3 (novembre 2006) : 187–90. http://dx.doi.org/10.1007/s10844-006-9949-3.
Texte intégralJiang, Haiyang, Yaozong Pan, Jian Zhang et Haitao Yang. « Battlefield Target Aggregation Behavior Recognition Model Based on Multi-Scale Feature Fusion ». Symmetry 11, no 6 (5 juin 2019) : 761. http://dx.doi.org/10.3390/sym11060761.
Texte intégralYang, Jian, Jinhong Li, Lu Wei, Lei Gao et Fuqi Mao. « ST-AGRNN : A Spatio-Temporal Attention-Gated Recurrent Neural Network for Traffic State Forecasting ». Journal of Advanced Transportation 2022 (3 octobre 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2806183.
Texte intégralZhang, Lanfang, Zhiyong Zhang et Ting Zhao. « A Novel Spatio-Temporal Access Control Model for Online Social Networks and Visual Verification ». International Journal of Cloud Applications and Computing 11, no 2 (avril 2021) : 17–31. http://dx.doi.org/10.4018/ijcac.2021040102.
Texte intégralDiaz, Juglar, Felipe Bravo-Marquez et Barbara Poblete. « Language Modeling on Location-Based Social Networks ». ISPRS International Journal of Geo-Information 11, no 2 (18 février 2022) : 147. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi11020147.
Texte intégralSvecic, Andrei, Rihab Mansour, An Tang et Samuel Kadoury. « Prediction of post transarterial chemoembolization MR images of hepatocellular carcinoma using spatio-temporal graph convolutional networks ». PLOS ONE 16, no 12 (7 décembre 2021) : e0259692. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0259692.
Texte intégralGrundmann, Jens, Sebastian Hörning et András Bárdossy. « Stochastic reconstruction of spatio-temporal rainfall patterns by inverse hydrologic modelling ». Hydrology and Earth System Sciences 23, no 1 (16 janvier 2019) : 225–37. http://dx.doi.org/10.5194/hess-23-225-2019.
Texte intégralSan Emeterio de la Parte, Mario, Sara Lana Serrano, Marta Muriel Elduayen et José-Fernán Martínez-Ortega. « Spatio-Temporal Semantic Data Model for Precision Agriculture IoT Networks ». Agriculture 13, no 2 (1 février 2023) : 360. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture13020360.
Texte intégralSkatchkovsky, Nicolas, Hyeryung Jang et Osvaldo Simeone. « Spiking Neural Networks—Part II : Detecting Spatio-Temporal Patterns ». IEEE Communications Letters 25, no 6 (juin 2021) : 1741–45. http://dx.doi.org/10.1109/lcomm.2021.3050242.
Texte intégralGUO, Long-Jiang. « Spatio-Temporal Query Processing Method in Wireless Sensor Networks ». Journal of Software 17, no 4 (2006) : 794. http://dx.doi.org/10.1360/jos170794.
Texte intégralGanesan, Deepak, Sylvia Ratnasamy, Hanbiao Wang et Deborah Estrin. « Coping with irregular spatio-temporal sampling in sensor networks ». ACM SIGCOMM Computer Communication Review 34, no 1 (janvier 2004) : 125–30. http://dx.doi.org/10.1145/972374.972396.
Texte intégralRamos-Robles, Michelle, Orthon Ricardo Vargas-Cardoso, Angélica María Corona-López, Alejandro Flores-Palacios et Víctor Hugo Toledo-Hernández. « Spatio-temporal variation of Cerambycidae-host tree interaction networks ». PLOS ONE 15, no 2 (10 février 2020) : e0228880. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0228880.
Texte intégralPeer, Mansi, Vivek Ashok Bohara et Anand Srivastava. « Real-World Spatio–Temporal Behavior Aware D2D Multicast Networks ». IEEE Transactions on Network Science and Engineering 7, no 3 (1 juillet 2020) : 1675–86. http://dx.doi.org/10.1109/tnse.2019.2947700.
Texte intégralNogueira, Keiller, Jefersson A. dos Santos, Nathalia Menini, Thiago S. F. Silva, Leonor Patricia C. Morellato et Ricardo da S. Torres. « Spatio-Temporal Vegetation Pixel Classification by Using Convolutional Networks ». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 16, no 10 (octobre 2019) : 1665–69. http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2019.2903194.
Texte intégralKhatami, Roohallah, et Masood Parvania. « Spatio-Temporal Value of Energy Storage in Transmission Networks ». IEEE Systems Journal 14, no 3 (septembre 2020) : 3855–64. http://dx.doi.org/10.1109/jsyst.2019.2956541.
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