本文介绍了一种新型交通预测框架ST-GDN，结合图神经网络和多尺度注意力网络，提升城市交通流量预测的准确性。研究提出的SCPT和AHSTN方法有效解决了模型在新道路上的推广能力和时空关联建模问题。实验结果表明，这些方法在多个数据集上优于现有技术，显著提高了预测性能。

本文介绍了一种新的交通预测框架ST-GDN，结合图神经网络和多尺度注意力网络，有效捕捉城市交通流量的空间和时间动态。实验结果表明，ST-GDN在交通预测性能上优于现有模型。

本文介绍了一种新的交通预测框架ST-GDN，结合图神经网络和多尺度注意力网络，有效捕捉交通流量的空间和时间动态。实验结果表明，该框架在交通预测准确性上优于现有模型。

本研究提出了一种多尺度注意力网络，结合形状上下文和先验约束来实现胰腺分割。实验证明该模型在处理胰腺模糊边界、尺度和形状变化方面具有强大的分割性能。

该文介绍了一种新的交通预测框架ST-GDN，具有层次结构的图神经架构和多尺度注意力网络，能够更准确地预测城市交通流量并在智能交通管制和公共风险评估等方面实现更有效的空间 - 时间挖掘应用。