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यह शोधपत्र MSRFormer का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन सड़क नेटवर्क निरूपण अधिगम ढाँचा है जो बहु-स्तरीय स्थानिक अंतःक्रियाओं को एकीकृत करता है ताकि गहन अधिगम का उपयोग करके सड़क नेटवर्क डेटा को सदिश निरूपणों में रूपांतरित करने वाली मौजूदा विधियों की सीमाओं पर विजय प्राप्त की जा सके। सड़क नेटवर्कों की विविधता और पदानुक्रमित प्रकृति को ध्यान में रखते हुए, हम बड़े प्रक्षेप पथ डेटासेट से लघु-स्तरीय विशेषताएँ निकालने और पैमाने-निर्भर स्थानिक अंतःक्रिया क्षेत्रों की पहचान करने के लिए स्थानिक प्रवाह संवलन का उपयोग करते हैं। हम ग्राफ़ ट्रांसफ़ॉर्मरों का उपयोग करके जटिल बहु-स्तरीय स्थानिक निर्भरताओं को प्रभावी ढंग से पकड़ते हैं और अंतिम सड़क नेटवर्क निरूपण प्राप्त करने के लिए अवशिष्ट संयोजनों के माध्यम से स्थानिक अंतःक्रिया विशेषताओं को संयोजित करते हैं। दो वास्तविक-विश्व डेटासेटों का उपयोग करके किए गए सत्यापन परिणाम दर्शाते हैं कि MSRFormer दो सड़क नेटवर्क विश्लेषण कार्यों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, और विशेष रूप से जटिल सड़क नेटवर्क संरचनाओं के लिए, सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाली मौजूदा विधि की तुलना में 16% तक प्रदर्शन सुधार प्राप्त करता है। हम प्रदर्शित करते हैं कि प्रक्षेप पथ डेटा को एकीकृत करना यातायात-संबंधी कार्यों के लिए लाभप्रद है और स्थानिक अंतःक्रियाओं में पैमाने के प्रभावों और प्रवाह विविधता के बीच परस्पर क्रिया को उजागर करता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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हम MSRFormer प्रस्तुत करते हैं, जो एक सड़क नेटवर्क प्रतिनिधित्व सीखने का ढांचा है जो बहु-स्तरीय स्थानिक अंतःक्रियाओं पर विचार करता है।
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यातायात संबंधी कार्यों के निष्पादन में सुधार के लिए प्रक्षेप पथ डेटा का लाभ उठाना।
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जटिल सड़क नेटवर्क संरचनाओं में मौजूदा तरीकों की तुलना में प्रदर्शन में सुधार (16% तक)।
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पैमाने के प्रभाव और प्रवाह विषमता के बीच अंतःक्रिया पैटर्न में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
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कार्य-स्वतंत्र सड़क नेटवर्क प्रतिनिधित्व मॉडल विकसित करने के लिए एक व्यावहारिक ढांचा प्रदान करना।
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Limitations:
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सामान्यीकरण निष्पादन को प्रस्तुत दो वास्तविक डेटासेटों के अलावा अन्य डेटासेटों पर सत्यापित करने की आवश्यकता है।
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एमएसआरफॉर्मर की कम्प्यूटेशनल जटिलता और दक्षता का आगे विश्लेषण आवश्यक है।
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विभिन्न प्रकार के सड़क नेटवर्क विश्लेषण कार्यों में इसकी प्रयोज्यता पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
