一、基本信息标题：基于UML的时空建模 时间：2018 出版源：东北大学学报（自然科学版） 领域分类：UML模型；RCC-8空间拓扑；Allen-13时态拓扑；时空数据；建模二、研究背景问题定义：基于UML的时空建模 难点：已有时空数据模型现状分析 相关工作：定义构造型；提出新的UML时空模型三、创新方法1.利用UML 的扩展性结合时空概念进行时空数据建模四、实验实验：时空UML模型要探究的问题：
目录专题一、贝叶斯理论专题二贝叶斯计算专题三、基于点的时空数据模型专题四、基于点的时空贝叶斯预测专题五、基于面数据的模型特别专题：栅格数据的空间分层模型及其应用其它统计分析相关推荐 时间－空间数据（以下简称“时空数据”）是最重要的观测数据形式之一，很多科学研究的数据都以时空数据的形式得以呈现，而科学研究目的可以归结为挖掘时空数据中的规律。另一方面
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2024-01-17 10:08:44
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时空预测 | 基于深度学习的碳排放时空预测模型
原创
2024-06-26 16:31:27
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作者 | Subranium&包子 一、Address发表在于IJCAI 2019的一篇文章：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling地址：https://arxiv.org/pdf/1906.00121.pdf 二、Introduction时空图模型的一个基本假设是：节点未来信息仅取决于该
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2024-07-26 17:42:38
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# 深度学习与时空回归
随着数据科学技术的迅速发展，深度学习已经被应用于众多领域，尤其是在时空数据的分析上。时空回归模型通过结合时空特征，可以有效地预测和分析各种复杂的动态过程。本文将对时空回归的概念进行介绍，并提供相关的代码示例，以帮助读者更好地理解这一深度学习技术。
## 时空回归的概念
时空回归是一种研究时空数据变化规律的统计建模方法。它将时间和空间两个维度的数据结合起来，能够捕捉到数
概念：
间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。
严格地说，这一学科采用空间数据挖掘和知识发现（SDMKD）这一名称更为确切。事实上，空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤:数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等，
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2024-07-09 06:34:03
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进程写在前面本系列是操作系统期末复习笔记，主要参考资料是王道《2019年操作系统考研复习指导》与《操作系统-精髓与设计原理：第七版》。 本文是本系列的第一篇，介绍进程与线程，是操作系统中的重中之中。对应《操作系统精髓》的第三章与第四章。进程的定义Q1：进程和程序是两个概念：程序是代码+数据，进程是代码+数据+堆栈+PCB；程序是永存、静态的，进程是暂时的、动态的。一个程序
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2024-06-26 04:34:18
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早期的数据挖掘研究主要针对字符、数值型的商业数据，随着信息技术的不断提高以及移动设备和网络的广泛使用，数据产生的速度越来越快，数据收集的频率越来越高，数据密度的增长越来越显著，这些因素都使得大数据问题成为一种必然的趋势。而在大数据时代下很多商业数据都包含有时间和空间信息，比如设备，建筑，机构等的管理，能量的产生，分布及预测等。早期的数据挖掘研究主要针对字符、数值型的商业数据，随着信息技术的不断提高
一、背景 文章题目：《Deep Spatio-Temporal Wind Power Forecasting》文献下载地址：2109.14530.pdf (arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2109.14530.pdf  
1 COAWST 模式简介COAWST 模型是由美国地质调查局(U.S. Geological Survey)和美国伍兹霍尔海洋研究所(The Woods Hole Oceanographic Institution)联合开发的海洋-大气-波浪-泥沙耦合模型。COAWST由多个模型组成，包括区域海洋模型(ROMS)、天气研究和预报模式(WRF)、浅海波浪模型(SWAN)，和泥沙输运模型(
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2023-10-12 22:34:40
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0 概览分散结构的多旋翼机群具有灵活性和鲁棒性，而高效的时空轨迹规划仍然是一个挑战。该论文引入了分散式时空轨迹规划，将生成的质量良好的轨迹命名为应用到多智能体场景中。此方法确保了每个智能体在受群体协调或混乱环境中的安全要求的任何限制的情况下，进行高质量的局部规划。然后，将局部轨迹生成表示为一个无约束优化问题，可在毫秒内有效地求解。此外，还设计了一种分散的异步机制来触发每个智能体的局部规划。0.1
时空预测 | 线性时空预测模型、图时空预测
原创
2024-03-12 16:11:25
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常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。 几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图又可以分为静态计算图和动态就算图，静态计算图先定义再运行（define and run），一次定义多次运行，动态计算图是运行过程中定义
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2023-08-14 14:19:21
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# 深度学习的CD方法的时空耦合实现指南
在这篇文章中，我们将介绍如何实现“深度学习的CD方法的时空耦合”。我们将从整体流程开始，逐步深入每个重要的步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ------------- | -------------------------------
初学TCN——TCN详细讲解 https://blog..net/xyzxyzxyz1999/article/details/107974219四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）https://blog..net/qq_4176076
原创
2021-10-25 14:52:48
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官方模型 mnist：对来自MNIST数据集的数字进行分类的基本模型。最开始设计出来的目的是用于识别数字，同时也是深度学习的一个样例。resnet：一个深度残差网络，可用于CIFAR-10和ImageNet的1000个类别的数据集进行分类。由于深度学习模型的练习次数达到某一个值时识别准确率以及识别性能会下降，因而开发出了可以提高学习深度的网络。wide_deep：将广泛的模型和深...
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2018-12-07 08:44:20
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深度学习模型是人工智能领域的一种计算模型，它模仿了人类大脑中神经网络的工作方式，通过多层处理单元（神经元）进行数据的高层次抽象。深
深度学习模型的输出作为卡尔曼滤波器观测量的代码：
# 初始化卡尔曼滤波器
kf = KalmanFilter()
kf.initialization()
while True:
# 获取相机图像
frame = get_camera_frame()
# 使用深度学习模型对相机图像进行识别，得到障碍物位置和速度的估计值
obstacle_position, obs
参考：参考：（FCN模型）参考：LeNet模型（包括输入层在内共有8层）： 模型结构如下：第一层：输入层是32x32大小的图像第二层：C1层是一个卷积层，6个feature map，5x5大小的卷积核，每个feature map共有(32-5+1)*(32-5+1)即28x28个神经元，每个神经元都与输入层的5x5大小的区域相连，即C1层有(5x5+1)x6=156个训练参数(5为卷积核
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2024-06-14 22:09:17
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# 深度时空特性Python实战指南
在现代科技的推动下，尤其是数据科学和机器学习的快速发展，深度学习正成为解决许多复杂问题的重要工具。而使用Python编写深度学习模型也逐渐成为流行趋势。本文将为你提供一个清晰的指南，帮助你理解并实现“深度时空特性”这一概念。
## 一、实现流程
为了使整个过程清晰可循，我们将整个实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤
原创
2024-10-29 04:02:03
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