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分解方法的稀疏时空脑 -
摘要 - 准确的技术在解决大量数据的各种问题方面具有无限的作用。但是，这些技术尚未显示出处理脑信号的脑部计算机界面（BCIS）的竞争性能。基本上，脑信号很难大量收集，特别是在自发的BCI中，信息量将很少。此外，我们猜想任务之间的高空间和时间相似性增加了预测的困难。我们将这个问题定义为稀疏条件。为解决此问题，引入了分解方法，以允许该模型从潜在空间中获得不同的表示。为此，我们提出了两个特征提取器：通过对抗性学习作为发电机的对抗性学习进行训练；特定于类的模块利用分类产生的损失函数，以便使用传统方法提取功能。为了最大程度地减少班级和类别特征共享的潜在空间，该模型是在正交约束下训练的。因此，将脑电图分解为两个独立的潜在空间。评估是在单臂运动图像数据集上进行的。从结果中，我们证明了分解脑电图信号允许模型在稀疏条件下提取富裕和决定性的特征。
带有计算的时空杂种神经网络...
摘要 - 深度学习（DL）在许多现实世界应用中都取得了前所未有的成功。但是，由于基于复杂的基于梯度的学习算法的需求，DL构成了有效硬件实现的困难，以及对突触重量存储的所需的高内存带宽，尤其是在当今数据密集型环境中。计算内存（CIM）策略已成为实现硅中能量效果的神经形态应用的替代方法，从而减少了神经计算所需的资源和能量。在这项工作中，我们利用了具有独特的学习算法的基于CIM的时空杂种神经网络（Sthnn）。是特定的，我们同时整合了多层感知器和基于经常性的延迟动力系统，使网络在空间和时间域中处理信息时变得可分离，更好地降低了存储器带宽和硬件在CIM Architecture中。在180nm CMOS工艺中制造的原型由完全分析的组件构建，在手写字母字符上，平均芯片分类精度高达86.9％，功耗为33MW。除此之外，通过手写数字数据库和射频限制数据集，基于软件的数值评估提供了1。6 – TO – 9。 8×和1。 9 – 4。 与尖端的DL方法相比， 4×速度分别没有显着降低其分类精度。6 – TO – 9。8×和1。9 – 4。4×速度分别没有显着降低其分类精度。
时空曲率对量子排放的影响...
在弯曲的时空中，量子闪光导致颗粒的自发发射。著名的是，如果弯曲的时空包含事件范围，则可以通过鹰效应[1，2]来散发成对的颗粒。但是，（静态）黑洞事件范围并不是导致粒子发射的唯一“时空曲率状态”。模拟空间是有效的波介质，可以在可配置的弯曲空间上进行桌面实验[3]。除了静态黑洞[4-10]外，还可以创建例如（静态）白洞事件范围[4，6，8，11 - 15]，旋转几何形状类似于Kerr黑洞[16，17]，扩展了宇宙[18-20]或什至（静态）两个马相互作用[21，22]。对于具有静态视野的这些系统，地平线上的波浪的经典频率转移一直是传统的基准来证明模拟重力物理学，尽管也观察到了无法与地平线相关的波浪的散射[6，11，11，13，23，24]。相关的颗粒对粒子的相关对被认为是量子鹰效应的明确标志[26，27]，因此已经对流体系统进行了广泛的研究，其中已经研究了它们在各种色散方面的纠缠[28-37]。然而，这些研究并未对比地平线和无水平的自发发射，并且在其他模拟系统和许多模式中都没有做到这一点。ergo，时空曲率对重力类似物中量子发射的影响的问题出现了：是什么区别于地平线的发射（鹰效应）与地平线发射？在这封信中，我们使用分散模拟光学系统[4，6，8，12，38 - 40]证明了不同“时空曲率状态”之间的过渡。由于分散，每种频率模式在带有或不带有ho子的时空时都会经历不同的运动学。为了进一步查明物质，我们使用了一个系统，其中粒子是从一个点发出的：大约阶梯形的光学脉冲通过分散介质移动，我们在1D中考虑。脉冲强度通过光学KERR效应增加了介质的折射率N，从而产生了移动的折射率前部（RIF）。台阶下的光被增加的索引减慢，即，某些频率的光将在脉搏速度以下放慢速度并捕获到RIF中。这类似于黑洞事件范围内波的运动学[3，41，42]。在其他频率下，光线遵循不同的运动学场景（即，波浪的轨迹）。因此，这种简单的光学系统使我们能够在这些不同情况下对比量子发射。此外，存在散射的分析解决方案。我们介绍了RIF模式的所有可能的运动场景，从而解释了阶跃高度（索引变化中的幅度）和系统分布之间的相互作用如何产生时空曲率的不同状态。此外，我们使用对数负性量化了模式的两部分纠缠，这是单调的纠缠。然后，我们使用[43，44]中开发的一种分析方法来描述模式在RIF处的散射，并计算到时空曲率的每个策略中的自发发射。关键模式的纠缠光谱表示多模纠缠，这高度依赖于运动学方案。因此，我们完成了所有模式对之间在时空曲率的所有模式对之间计算的纠缠程度。
Khronos：时空度量的统一方法 -
图1：我们提出了Khronos，这是一种在动态环境中执行指标同时映射和定位（SLAM）时，是一种统一的推理方法，以推理短期动态和长期变化。上面显示了始终代表场景状态的Khronos时空图中的一些实例。短期动力学（左）显示在洋红色中，并与相应时间间隔内观察到的人类作用进行了比较。我们显示了检测到的移动点以及质心轨迹周围的电流和初始边界框。检测到人类和无生命的物体（例如购物车（左下））。长期更改（右）显示了同一场景的三个时间实例。最早的实例是时间0:20（右上角）。机器人在走廊上移动时，卸下椅子，并将红色冷却器放在桌子的顶部；这些更改被检测到机器人重新访问，并在时间1:52（右下）关闭循环。最后，再次将冷却器卸下，该机器人在时间3:35检测到。
事件摄像机使用异步时空 - ...
与常规摄像机相比，事件摄像机代表了神经形态成像技术的值得注意的进步，由于其独特的优势，研究人员引起了很大的关注。但是，事件摄像机容易受到显着水平的测量噪声，这可能会对依赖于事件流的算法的性能降低，例如感知和导航。在这项研究中，我们介绍了一种新颖的方法来降级事件流，目的是填写未能准确反映出真正的对数强度变化的事件。我们的方法着重于事件的异步性质和时空特性，最终导致了新型异步时空事件的发展神经网络（ASTEDNET）。该网络直接在事件流上运行，规避将事件流转换为图像帧等密集格式的需求，从而保留其固有的异步性质。借助图形编码和时间卷积网络的原理，我们结合了时空特征注意机制，以捕获事件之间的时间和空间相关性。这可以使原始流中每个活动事件像素的分类为代表真正的强度变化或噪声。在多个数据集上针对最先进方法进行的比较评估表明，我们所提出的算法在消除噪声方面具有显着的效率和鲁棒性，同时将有意义的事件信息保留在场景中。
中国可再生能源固有的时空不确定性
省级。这里我们比较了春、夏、秋、冬四个省份的预测误差。在全国范围内，我们发现春、夏是风不确定性的主要季节，占总预测误差的55.7%（图5a），春、冬是太阳不确定性的主要季节，占总预测误差的57.4%（图5c）。各省的特点也相似，如图5bd所示。春季和夏季北京和广州的风不确定性分别占总预测误差的60.7%和57.8%；春季和冬季北京、吉林和内蒙古的太阳不确定性分别占总预测误差的57.7%、63.9%和65.7%。这是因为夏季和秋季太阳辐射充足，阴雨天数较少，导致太阳能发电更稳定，预测也相对准确
一种时空数据缩减与建模方法
分析和学习时空数据集是许多领域的重要过程，包括交通运输、医疗保健和气象学。特别是，环境中的传感器收集的数据使我们能够理解和模拟环境中的过程。最近，收集的时空数据量显著增加，给数据科学家带来了一些挑战。因此，需要采取措施减少需要处理的数据量，以便分析和学习时空数据集。在本文中，我们提出了 k 维时空缩减方法 ( k D-STR )，以减少用于存储数据集的数据量，同时允许对缩减后的数据集进行多种类型的分析。 k D-STR 使用分层分区来查找相似实例的时空区域，并对每个区域内的实例进行建模以总结数据集。我们用三个表现出不同时空特征的数据集证明了 k D-STR 的通用性，并展示了一系列数据建模技术的结果。最后，我们将 k D-STR 与其他减少时空数据量的技术进行了比较。我们的结果表明，k D-STR 可有效减少时空数据，并可推广到具有不同属性的数据集。
探索工作室接近时空时间
摘要：工作室在设计教育中仍然是核心，但在全球Covid-19大流行期间设计教育的紧急过渡期间经过了严格的测试。这一时期强调了将工作室转化为在线和教育距离模式方面经历的问题和机会，其中许多是由于时空的使用急剧转移。通过调查教育者如何在学习围绕学习的描述中概念化空间和时间，就可以使我们在工作室教育实践中的一些基本假设可见。这些假设很重要，因为教育者过渡到未来几年可能出现的新常态。提出了一系列的理论观点，引起了务实的建议，以使教育工作者能够独立于学习和教学方式来反映和发展其教材。
气候和社会经济的时空分析...
抽象目标本研究旨在评估莫桑比克霍乱发病率的社会经济和气候因素，以考虑空间和时间维度。设计了一项生态纵向回顾性研究，使用莫桑比克卫生部2000年至2018年的每月省级霍乱案件。霍乱案件与2000 - 2018年期间进行的莫桑比克人口和健康调查和气候数据有关的社会经济数据有关；相对湿度（RH），平均温度，降水和归一化差异植被指数（NDVI）。贝叶斯框架中的一个负二项式回归模型用于在调整时空协方差，环境因素的滞后效应和社会经济指标的同时对霍乱发病率进行建模。在莫桑比克设置11个省。在19年期间的结果，总共153 941例霍乱病例已通知莫桑比克的监视系统。与参考平均温度相比，霍乱的风险随每月平均温度高于24°C以上的平均温度增加。在19°C的平均温度下，霍乱风险在5-6个月的滞后较高。在较短的滞后1个月时，降水为223.3毫米，导致霍乱风险增加57％（相对风险，RR 1.57（95％CI 1.06至2.31））。霍乱风险在3个月时最大，每月NDVI为0.137（RR 1.220（95％CI 1.042至1.430）），而参考值为0.2。在54％的RH时，霍乱RR在4个月的时间为4个月时增加了62％（RR 1.620（95％CI 1.124至2.342））。我们发现无线电RR 0.29（95％CI 0.109至0.776）和手机RR RR 0.262（95％CI 0.097至0.711）的所有权与低霍乱风险显着相关。结论衍生的滞后模式可以在气候驱动的霍乱预警系统中提供适当的交货时间，这可能有助于预防和管理暴发。
人脑活动的时空复杂性结构
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。