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| 1 | 2024/10/17 | 程铭 | Hierarchical Reinforcement Learning for Dynamic Autonomous Vehicle Navigation at Intelligent Intersections | https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3580305.3599839 | 文章提出了 NavTL，这是一种基于学习的框架，用于在人类驾驶车辆和自动驾驶汽车共存的混合交通场景中联合控制交通信号计划和自动车辆重新路由。其目标是通过最大限度地减少十字路口的拥堵，同时引导自动驾驶车辆避开暂时拥堵的道路，从而提高出行效率并减少总出行时间。 |
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| 2 | 2024/10/24 | 颜浩 | GraphCLIP: Enhancing Transferability in Graph Foundation Models for Text-Attributed Graphs | https://arxiv.org/pdf/2410.10329 | 本文提出的GraphCLIP通过将图与文本总结进行对比预训练来学习图基础模型。主要包括利用LLM生成大规模"图-总结"配对数据，并设计了一种图提示方法来减轻少样本学习场景下的灾难性遗忘。 |
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| 3 | 2024/10/31 | 殷珺 | NoteLLM-2: Multimodal Large Representation Models for Recommendation | https://arxiv.org/pdf/2405.16789 | 本文探索基于大语言模型的多模态推荐系统，尝试采用：（1）multi-modal in-context learning和（2）late fusion来缓解现有模型过度依赖文本、忽视视觉信息的问题。 |
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| 4 | 2024/10/31 | 金志晗 | Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet | https://www.nature.com/articles/s41586-023-06184-4 | 这篇文章于2023年7月发表于Nature正刊，清华大学与中国气象局基于极端降水预报目前的方法容易出现强度、位置误差的问题，提出NowcastNet，它将物理演化方案和生成式学习统一到具有端到端预测优化的神经网络中，效果上超越了谷歌的短临降水预报模型DGMR。 |
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