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COLA: 跨城市人员轨迹仿真的移动转换器
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了图变换器结构来改进预测性能，捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异，并设计了自注意机制和域适应模块来提高模型泛化能力。实验证明该方案的改进性能。
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关键要点
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提出了图变换器结构以改进预测性能。
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捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异。
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设计了自注意机制和域适应模块以提高模型的泛化能力。
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引入了考虑跨数据集序列的额外指标用于训练和性能评估。
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使用ETH和UCY等公共数据集验证和比较了框架。
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实验结果表明方案的改进性能。
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