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World File Search System空间和时
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
人工智能带来更多空间和时间
保证准确性。○ 可以通过不同的选项将图像传输到 Parquery 的服务器，如下页所述。○ Parquery 需要在项目开始后 3 到 4 周内保证结果的 99% 准确性。在此期间，
新媒体，信息炸弹和曝光过度的城市：Paul Virilio Contra Bernard Stiegler关于技术，空间和时间
由互联网和其他工业后的电信形式定义的新媒体是最著名，最广泛的当代文化和批判性概念之一。本文在法国批评家Paul Virilio在新媒体上的著作中介绍了Virilio所说的“信息炸弹”和“曝光过度的城市”的著作。通过这一至关重要的思想家经常具有挑战性的工作来指导读者，这篇文章将Virilio与法国哲学家Bernard Stiegler的持续影响对当今的批判新媒体理论进行了对比。对Virilio和Stiegler的技术和空间观点的广泛讨论以及对有关当代时间性的问题的仔细欣赏，该文章引导读者通过新媒体的电子迷宫的一部分。
用低亲和力荧光指示剂测量神经元钙和钠信号的空间和时间方面
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
“TESSERACT：消除跨空间和时间的恶意软件分类实验偏差”ACSAC 网络安全工件竞赛的影响
五年前，恶意软件分类论文中近乎完美的𝐹 1 分数趋势引发了人们的疑问：Android 恶意软件分类是否已解决。恶意软件分类实际上并非已解决的问题，近乎完美的性能是时空偏差的结果。Tesseract 的开发旨在允许对恶意软件分类器进行不受空间和时间偏差影响的实际评估。Tesseract 发布后，它成为如何进行公平恶意软件分类评估的基准，影响了后续论文的实验设计，迄今为止已有 415 次引用。Tesseract 被实现为一个 Python 库，旨在轻松与常见的 ML 工作流程集成。Tesseract 的设计深受流行的机器学习算法的启发，并且与之完全兼容。
4.1 从空间和时间到时空xt
洛伦兹变换告诉我们，c 的不变性要求空间和时间混合在一起；一个观察者眼中的“空间”对另一个观察者来说可能是“空间”和“时间”的混合。就空间方向而言，这应该是很熟悉的——一个观察者眼中的“左”对另一个观察者来说可能是“左”和“前”的混合——但像这样混合时间和空间肯定感觉有些奇怪。我们不能再将空间和时间视为独立的东西了；我们反而将它们描述为一个新的统一实体：时空。每个惯性观察者都将时空分为空间和时间；然而，它们分为空间和时间的方式不同。这从根本上解释了为什么不同的惯性观察者测量的时间间隔和距离间隔不同。我们将使用时空图来研究时空几何形状的工具之一。该图说明了空间和时间的布局，就像某个特定惯性系中的观察者所看到的那样。制作此类图形的惯例是纵轴表示时间，横轴表示空间。
跨空间和时间的重复组进化：揭示植物属 Erythrostemon Klotzsch（豆科）的重复动态
图 4 影响红胸木重复组组成的因素。(a) 红胸木物种中每个 TE 谱系丰度所选最佳模型的估计值。Y 轴为 TE 进化枝；重复名称的颜色基于其超家族或类别。X 轴为 WorldClim 变量：Bio2—平均日温差，Bio3 等温性 (Bio2/Bio7) ( × 100)，Bio5—最热月份最高温度，Bio6—最冷月份最低温度，Bio13—最湿月份降水量，Bio14—最干旱月份降水量，Bio19—最冷季度降水量和 Elev—海拔数据。(b) 获得的偏差分割分析的维恩图，用于评估 Erythrostemon 物种内所有 TE 丰度中的环境（绿色）变量和系统发育（灰色）的相对重要性。
基于溶剂的直接空气捕获在地理空间和时间气候条件下的性能
结果与讨论：我们发现，如果现场燃烧天然气为 DAC 提供动力，那么封存的二氧化碳量可能比从大气中去除的二氧化碳量高出 30% 至 50%，但为 DAC 提供动力的最佳方式与捕获率（即天气）无关，仅取决于电力和天然气的上游温室气体强度。无论如何供电，空气温度和湿度条件可以使 DAC 的性能改变多达约 3 倍，并且还会随着天气年份而发生很大变化。在美国各地，我们发现南部各州（例如墨西哥湾沿岸）是首选地点，原因多种多样，包括空气温度和相对湿度较高且变化较少。最后，我们还发现，对于全国三分之一以上的地区，包括天气最适合使用液体溶剂 DAC 的州，按月平均值计算的液体溶剂 DAC 的性能与按小时数据计算的估计性能相差 2% 以内。
具有空间和时间控制的软执行器的 4D 多材料打印
软致动器 (SA) 是一种可以与精密物体进行交互的设备，而传统机器人无法实现这种交互方式。虽然可以设计一种通过外部刺激触发驱动的 SA，但使用单一刺激会对驱动的空间和时间控制带来挑战。本文介绍了一种 4D 打印多材料软致动器设计 (MMSA)，其驱动仅由触发器组合（即 pH 和温度）启动。使用 3D 打印，设计了一种多层软致动器，该致动器具有亲水性 pH 敏感层和疏水性磁性和温度响应形状记忆聚合物层。水凝胶通过膨胀或收缩来响应环境 pH 条件，而形状记忆聚合物可以抵抗水凝胶的形状变形，直到被温度或光触发。这些刺激响应层的组合允许对驱动进行高水平的时空控制。通过一系列货物捕获和释放实验，证明了 4D MMSA 的实用性，验证了其展示主动时空控制的能力。MMSA 概念为开发多功能软设备提供了一个有前途的研究方向，这些设备在生物医学工程和环境工程中具有潜在的应用前景。