ST-Mamba：利用有限数据恢复交通流量估计的时空猛菈
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过云计算和车辆网络数据挖掘，以 GPS 坐标和行驶速度为基础，将卷积神经网络与 Mamba 框架相结合，引入空间 - 时间 Mamba (ST-Mamba) 深度学习模型来提高交通流估计 (TFE) 的准确性和稳定性，并有效捕捉交通流的空间 - 时间模式。通过使用少量数据集进行模拟实验，验证了模型在基于有限数据的情况下在城市环境中实现精确稳定的交通流估计，为 TFE 的成本效益提供了解决方案。
VideoMamba是一种新型改进的纯Mamba架构，专为视频识别设计。它利用了Mamba的线性复杂度和选择性SSM机制，实现了更高效的处理。VideoMamba能够捕捉非连续空间和连续时间信息之间的复杂关系，展现出竞争力和卓越的效率。这项工作突显了VideoMamba作为视频理解工具的潜力，为未来视频分析研究提供了一个简单而有效的基准。
