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原標題：僅需5%訓練樣本達到最優(yōu)性能，清華大學研究團隊發(fā)布條件去噪擴散模型SPDiff，實現(xiàn)長程人流移動模擬
關鍵字：模型,長程,行人,解讀,數(shù)據(jù)
文章來源：大數(shù)據(jù)文摘
內(nèi)容字數(shù)：7842字

內(nèi)容摘要：

大數(shù)據(jù)文摘授權轉載自HyperAI超神經(jīng)
作者：陳弘毅
編輯：李寶珠，三羊
人流移動模擬 (Crowd Simulation) 是在特定情境中模擬大量人員移動的過程。這項技術主要應用于計算機游戲、城市規(guī)劃、建筑設計以及交通組織等領域。例如，模擬人群在不同條件（如人群密度、流量等）下在建筑物內(nèi)的移動，幫助決策者評估并優(yōu)化建筑設計，以提高應急響應和疏散效率。
盡管該領域已經(jīng)取得了大量的研究進展并且發(fā)展迅速，但、感覺能力和一系列心理因素的影響使得個體行為在不同情況下變得復雜。由于這種異質(zhì)人群的高計算復雜性，存在許多不同的挑戰(zhàn)，限制了人群模擬的真實性。
來自清華大學電子工程系城市科學與計算研究中心、清華大學深圳國際研究生院深圳市泛在數(shù)據(jù)賦能重點實驗室、鵬城實驗室的研究人員，近日在 AAAI 2024 發(fā)表論文《Social Physics Informed Diffusion Model for Crowd Simulation》，提出了一種新穎的條件去噪擴散模型 SPDiff，該模型能夠有效地利用交互動力學，通過社會力引導的擴散過程來模擬人群行為。
受多粒子動力系統(tǒng)的特性的啟發(fā)，模型

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作者微信：BigDataDigest
作者簡介：普及數(shù)據(jù)思維，傳播數(shù)據(jù)文化