在本文中，我们提出了一种新的稀疏图卷积网络(sgcn)，它将稀疏有向交互和运动趋势相结合，用于行人轨迹预测。 如图1 (A+B)所示，稀疏有向交互发现有效影响特定行人轨迹的行人集合，运动趋势改善交互行人的未来轨迹。

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The USGS announces the release of the Species of Greatest Conservation Need national database. The SGCN lists are part of the State Wildlife Action Plan (SWAP) process and identify the species most in need of conservation action in that state or territory. In total, 16,420 species have been included in the SGCN national list.

2025年2月4日 · Species of Greatest Conservation Need (SGCN) are wildlife species that need conservation attention as listed in action plans. In this database, we have validated scientific names from original documents against taxonomic authorities to …

2016年4月11日 · Species of Greatest Conservation Need are lists of species designated in the 56 State Wildlife Action Plans which identify the species most in need of conservation action in that state or U.S. territory.

A national look at Species of Greatest Conservation Need (SGCN) as reported in State Wildlife Action Plans (SWAP) submitted by each state and territory in the United States.

SGCN models the sparse graph in two aspects: a Spatial Sparse Graph to represent sparse interaction; a Temprial Sparse Graph to represent diverse motion tendencies

2021年8月11日 · SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络 行人轨迹预测是自动驾驶中的一项关键技术，但由于行人之间复杂的相互作用，该技术仍具有很大的挑战性。 然而，以往基于密集无向交互的研究存在建模冗余 …

2025年1月12日 · SGCN模型源于2018年ICDM会议的一项开创性研究，旨在解决传统 图卷积网络 (GCNs)在处理签名图时面临的挑战。 签名图 包含正负链接，反映实体间复杂的相互作用，如社交媒体中的点赞和屏蔽关系。 SGCN通过巧妙结合平衡理论和图 卷积操作，实现了对正负链接的有效处理，在节点表示学习任务中展现出卓越性能，为社交网络分析、链接预测和社区检测等领域提供了新思路。 SGCN模型的核心思想在于其创新地将 平衡理论 应用于图卷积网络的设计中。 这 …

This repository provides an implementation for SGCN as described in the paper: Signed Graph Convolutional Network. Tyler Derr, Yao Ma, and Jiliang Tang ICDM, 2018. The original implementation is available and SGCN is also available in [PyTorch Geometric].