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构建鲁棒性强的表征模型可以有效地为轨迹大模型和基座模型奠定基础。此次「」第七期将由发起人——澳大利亚新南威尔士大学计算机学院讲师薛昊，邀请到墨尔本大学博士后研究员常晏川、新南威尔士大学博士生李立桓、中国科学院计算技术研究所硕士生陈文杰围绕“轨迹大模型：轨迹数据表征学习”主题直播分享。
直播将于北京时间7月3日晚19:00-21:00线上公开进行，欢迎感兴趣的朋友参与讨论交流！
研究领域：轨迹数据、表征学习、基座模型、深度学习、TrajCL、JEPA、TrajDPM
本期读书会作为「」系列读书会的第七期直播分享，邀请到 墨尔本大学博士后研究员常晏川、新南威尔士大学博士生李立桓、中国科学院计算技术研究所硕士生陈文杰 围绕“轨迹数据表征学习”主题进行分享。主要涵盖各个课题组在该方向的最新研究工作，包括基于深度学习方法的轨迹相似性学习、探索JEPA在轨迹表征中的应用、轨迹表征学习与非参聚类，以及共同讨论轨迹大模型方向未来比较重要的方向、难点、以及潜在的解决思路。
常晏川，墨尔本大学博士后研究员，研究方向主要为时空数据挖掘，空间数据索引和查询。
李立桓，澳大利亚新南威尔士大学博士生，研究方向为轨迹表征学习，计算机视觉，时空数据建模。
陈文杰，中国科学院计算技术研究所硕士研究生，从事时间序列挖掘，因果机器学习相关的工作。
薛昊，澳大利亚新南威尔士大学（UNSW Sydney）计算机科学与工程学院担任讲师职位。他于2020年从西澳大利亚大学获得博士学位。在完成博士学位后，曾在RMIT大学计算技术学院和UNSW Sydney工作过。目前是澳大利亚国家科研委员会（ARC）卓越决策与社会自动化中心（ADM+S）UNSW分支的副研究员。研究兴趣包括时空数据建模、时间序列预测、基于语言生成的预测以及时间序列表示学习。
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2、本期读书会公开进行，扫码即可直接获取读书会回看权限。欢迎感兴趣的朋友报名新一季，加入群聊，获取系列读书会回看权限，成为“Time-LLMs”社区的种子用户，与社区的一线科研工作者与企业实践者沟通交流，共同推动社区的发展。
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现代生活产生了大量的时序数据和时空数据，分析这些数据对于深入理解现实世界系统的复杂性和演化规律至关重要。近期，受到大语言模型（LLM）在通用智能领域的启发，大模型+时序/时空数据这个新方向迸发出了许多相关进展。当前的LLM有潜力彻底改变时空数据挖掘方式，从而促进城市、交通、遥感等典型复杂系统的决策高效制定，并朝着更普遍的时空分析智能形式迈进。
集智俱乐部联合美国佐治亚理工学院博士&松鼠AI首席科学家文青松、香港科技大学（广州）助理教授梁宇轩、中国科学院计算技术研究所副研究员姚迪、澳大利亚新南威尔士大学讲师薛昊、莫纳什大学博士生金明等五位发起人，共同发起以，鼓励研究人员和实践者认识到LLM在推进时序及时空数据挖掘方面的潜力，共学共研相关文献。读书会第一期分享从5月8日（周三）19:00 公开直播，后续分享时间为每周三19:00-21:00（北京时间）进行，预计持续10-12周。欢迎感兴趣的朋友报名参与！
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