前言笔者是时空序列预测研究的初学者，学习阶段一直会参考AI蜗牛车大佬的博客进行学习，他分享的时空序列预测的文章使我受益良多，笔者近期在阅读该领域的最新文章，本篇作为笔者分享的第一篇文章，记录自己的学习过程，有表达和理解不到位的地方请诸位同志多多指教。Let‘sgo！文章地址这是一篇来自TPAMI2023上的文章，出自清华大学的团队ModeRNN:HarnessingSpatiotemporalModeCollapseinUnsupervisedPredictiveLearning网址：ModeRNN:HarnessingSpatiotemporalModeCollapseinUnsupervi

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在公共交通运营中，拥有高质量、及时准确的大数据基础设施非常重要。当前全球公共交通领域的数据处理规模正在以指数级增长。通过对不同类型数据的分析、挖掘、存储和计算，以及通过智能预测和决策支持等手段，有效地运用大数据资源可以提供高效、经济高效的交通运输服务。目前，公共交通行业对于数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据展示、数据安全、以及数据可视化等方面均缺乏统一的解决方案。因而，如何将多个部门、公司、系统、协议以及不同格式的数据进行整合、处理、分析、报告、监控和应用，并实现相应的价值转移，成为一个持续不断的研究方向。本文将重点阐述利用云计算平台构建的“微聚类