文献
J-GLOBAL ID:201902221150489799
整理番号:19A1540950
SEQST-RESNet:空間クラウド消費におけるタスク予測のための逐次空間時間再ネット【JST・京大機械翻訳】
SeqST-ResNet: A Sequential Spatial Temporal ResNet for Task Prediction in Spatial Crowdsourcing
著者 (7件):
Zhai Dongjun
(Soochow University, Suzhou, China)
,
Zhai Dongjun
(King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia)
,
Zhai Dongjun
(Blockshine Technology Corp., Shanghai, China)
,
Liu An
(Soochow University, Suzhou, China)
,
Chen Shicheng
(National University of Singapore, Singapore, Singapore)
,
Li Zhixu
(Soochow University, Suzhou, China)
,
Zhang Xiangliang
(King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia)
資料名:
Lecture Notes in Computer Science
(Lecture Notes in Computer Science)
巻:
11446
ページ:
260-275
発行年:
2019年
JST資料番号:
H0078D
ISSN:
0302-9743
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)