广义相对论之前，时空仿佛是一个舞台，物理过程像戏剧一样千变万化，舞台却是不变的，广义相对论首次将时空变成了戏剧的一部分，变成了一个动力学概念，时空不再是不变的了，而在物理学上，几乎所有可变的东西都可以有波动式的变化，时空也不例外，从这个意义上讲，引力波在概念层面上的存在几乎是水到渠成，甚至显而易见了.在更具体的层面上，引力波的存在还可以这样来理解，那就是广义相对论既然解决了牛顿万有引力定律与狭义相
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2017-07-28 23:36:00
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什么是时空数据（Spatio-Temporal Data, ST）在论文 Deep learning for Spatio-Temporal Data Mining: A Survey 中，将时空数据分成以下几种类型：1）事件数据事件数据包括在地点和时间发生的离散事件（例如城市中的犯罪事件和交通网络中的交通事故事件）。通常，事件的特征可以是点的位置和时间，分别表示事件发生的位置
时间和空间
任何事物都处于一定的时空之中
是四维的空间，上面的点是事件。
近代物理学认为，时间和空间不是独立的、绝对的，而是相互关联的、可变的，任何一方的变化都包含着对方的变化。因此把时间和空间统称为时空，在概念上更加科学而完整。
P.S.上面提到的“空间”一词其实不够确切，时空（四维）与空间（三维）有着相差一个维度的区别，它们也不同于通常所说的希尔伯特空间。把宇宙看作
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2009-06-09 07:47:23
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1. 引言时空数据是地理信息技术应用的信息承载，随着对地观测技术的快速发展以及各类传感器的广泛部署，连续获取高时空分辨率、属性信息日益丰富的地理时空数据成为可能。灾害应急管理、公共安全、智慧城市等典型行业应用离不开时空数据的支持[1]。随着信息化技术的快速发展，时空数据在国土、减灾、农业、城市管理中发挥的效益日益凸显，与此同时，行业应用对时空数据的获取和应用提出更高要求。如何快速对数据进
一、AddressICC 2019的一篇paper，为清华团队所写思路很有趣，也很容易想到，就是用比较火的GAN加上LSTMSatellite Image Prediction Relying on GAN and LSTM Neural Networks 二、Introduction and Model2.1 主要创新点 2.2 主要任务本质上是时空序列预测问题，利用的是卫星云图主要是过去的
在解决问题的过程中，很难保证时间和空间的某一个达到最优，我们只能尽可能的优化时间和空间，达到时空权衡。输入增强：对问题的部分或者全部输入做预处理，然后将获得的额外信息进行存储，以加速后面问题的解决。代表算法：计数法排序 Boyer-Moore字符串匹配算法和Horspool提出的简化算法预构造：简单地使用额外空间来实现更快和更方便的数据存储，它强调了时空权衡技术的两个方面：所讨论的问题
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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文章目录前言论文名称：Occurrence prediction of cotton pests and diseases by bidirectional long short-term memory networks with climate and atmosphere circulation1.数据2、网络结构3、结果 前言提示：仅表示自己对于文章的理解，欢迎批评与交流：近期正在学习时空
时空轨迹数据挖掘综述得益于空间定位技术、传感器网络的飞速发展，空间定位传感器在飞机、舰船、汽车以及手持设备上得到普遍使用，产生并积累了海量的移动目标时空轨迹数据。这些时空轨迹数据内嵌于连续的空间，数据本身在时间与空间上存在很强的自相关性，其中隐含的模式往往具有局部性的特点，从而使得面向时空轨迹数据的挖掘具有较高的复杂性。过去十几年来业界提出了一些列的技术与方法来分析挖掘海量、高维的时空轨迹数据，萃
时空数据库管理移动对象，比如：汽车、飞机、地貌变化等。空间数据库是时空数据库的特例，即时刻固定。 轨迹压缩每秒钟都会从 GPS 获取大量 $(x,y,t)$ 格式的数据，如何在不降低物体轨迹精度的前提下减小数据量呢？主要有三个指标：处理时间、压缩率、误差测量。误差：原始轨迹位置与估计轨迹位置之间的距离。主要有两种误差测量指标：垂直欧式距离、时间同步欧式距离。垂直欧式距离：如下左图所示，$
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2023-10-18 17:24:28
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目录1. 算法效率 1.1 如何衡量一个算法的好坏 1.2 算法的复杂度2. 时间复杂度 2.1 时间复杂度的概念 2.2 大O的渐进表示法 &n
本文使用小O地图EXCEL插件版的【轨迹时空重合】功能，在EXCEL软件中对不同用户轨迹进行时空重合分析，分析记录中在设定时间范围内，到达同一地点范围内的记录，以此判断用户轨迹是否重合。可以为疫情防控、物流配送、通勤签到等工作场景提供便捷的分析手段。
前言疫情防控、物流配送、通勤签到等工作场景中，经常会对不同用户的定位轨迹进行分析，查看相互间是否时间和空
【时空隧道】 古时，有一句得道成仙之语：“洞中方一日，世上已千年。”这句话人们现在认为是一派胡言，但在现实生活中确有其事，这正是当前欧美科学界热衷探索的超自然现象，称之为“时空隧道”。这也证明在中国古代可能已发现"时空隧道"。
【实例】 实例一： 1990年9月9日，在南美洲委内瑞拉的卡拉加机场的控制塔上，人们突然发现一架早已淘汰了的“道格拉斯”型客机飞临机场，而机场的雷
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2023-09-11 12:12:56
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Flow Prediction in Spatio-Temporal Networks Based on Multitask Deep LearningAbstract时空网络中的流量预测(如车辆、人群和自行车的流量)在交通系统中起着重要的作用，它包括一个节点的进出流量和不同节点之间的过度。然而，这是一个非常具有挑战性的问题，它受到多种复杂因素的影响，如不同地点之间的空间相关性、不同时间间隔之间的
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2023-10-25 21:41:48
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毕设内容选择了从来没有接触过的空间统计，为了顺利毕业，开始接触时空数据等，希望自己能够学完。 文章目录一、什么是统计？二、统计与分析1.分析是统计应用中的一种手段2.统计为分析提供数据基础三、地理学第一定律四、空间分析的一般定义五、空间统计学基本概念1.空间概率2.概率密度3.不确定性4.统计推断5.零假设6.空间自相关7.空间异质性8.空间尺度六、空间关系概念化1. __距离__2.面邻接3.K
交通预见未来(29): 时空循环卷积神经网络用于交通速度预测1、文章信息《Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks》。北航2017年发在sensors上的一篇文章。2、摘要近几十年来，大规模交通网络流量预测已成为一个重要而具有挑战性的课题。受运动
