Q1 2026

Los-mamba: A low-rank recursive mamba framework for mitigating stationary bias in trajectory prediction

Yang Cui · Dong Guo · Lirui Liu · Yi Han
10.1007/s44443-026-00579-9 417 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
417
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Yang, C., Dong, G., Lirui, L., Yi, H. (2026). Los-mamba: A low-rank recursive mamba framework for mitigating stationary bias in trajectory prediction. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. https://doi.org/10.1007/s44443-026-00579-9
أبحاث ذات صلة
A lightweight model for indoor object detection in unstructured scenes based on joint attention and …
Zhizhong Xing; Leping Li; Ying Yang; Wei Zhou; Guolan Ma; Shaochun Chen; Lechun · 2026
13
استشهاد
460
DDM-YOLO: A lightweight oriented detection model for mature daylily fruits in complex environments
Minqiu Kuang; Xuejie Zou; Fangping Xie; Xiaojian Li; Shang Chen; Dawei Liu; Yuxu · 2026
8
استشهاد
459
Information guided Levy flight for robot search in unknown environments
Weitao Zhao; Zati Hakim Azizul; Xin Lyu; Weijie Kuang · 2026
4
استشهاد
435
3
استشهاد
536
Bridging the gap: A comprehensive survey on AI-driven digital twin networks for future wireless syst…
Yousef Sanjalawe; Salam Fraihat; Salam Al-E’mari; Sharif Naser Makhadmeh · 2026
3
استشهاد
446
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1319-1578
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Computer Science & AI
الناشر Elsevier / King Saud University
الدولة 🇸🇦 Saudi Arabia
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 06 Jul 2026