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联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

行人轨迹预测问题是无人驾驶技术的重要一环，已成为近年来的一项研究热点。在机器人领域国际顶级会议ICRA2020上，美团无人配送团队在行人轨迹预测竞赛中夺冠，本文系对该预测方法的一些经验总结，希望能对大家有所帮助或者启发。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upf313cd0cb866d5bba4c01d78f6

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