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征文工作和组织中的时空模式
工作和组织性质的不断演变，在各种组织领域和职业中催生出多种前所未有的时空模式，尤其是在疫情加速数字技术的采用之后。人们越来越认为，当代某些形式的工作是一种“随时随地”发生的“短暂而不稳定的连接活动”（de Vaujany 等人，2021 年，第 688 页），而其他形式（如护理工作和建筑工作）则相反，仍然受到时间和空间的高度限制。与此同时，疫情进一步刺激了人们从事白领/专业工作的方式的变化，尤其是在组织中。这挑战了传统的以时间和空间为基础的工作理解，例如在办公室，工作量和日程安排以时钟为标志（Gregg 和 Kneese，2019 年）。相反，生产力与物理位置和规定的时间脱节，增加了“组织的地形”（Beyes 和 Holt，2020 年）。尽管我们最近目睹了工作结构、实践和关系以及工作模式和人们在工作中互动方式的深刻变化（例如，Bertolini、Fullin 和 Pacetti，2022 年；Cappelli 和 Keller，2013 年；Eurofound，2023 年），但这些转变尚未在理论和实证上得到充分探索和理解。例如，在传统的从属就业环境（例如，公共部门）中，远程工作的普及和更短的工作周的采用，以及在自由职业和按需工作中发现的其他混合形式的空间和时间管理，这些最终导致了“数字游牧主义”的概念（例如，Aroles、Granter 和 de Vaujany，2020 年）。或者，再考虑一下协作或共享工作空间的兴起和正常化（例如，Resch、Hoyer 和 Steyaert，2021 年）（包括联合办公空间、晶圆厂实验室、办公室咖啡厅，还有火车和地铁），其基础是这样的理念：组织在流动的环境中运作，处于新旧组织实践的交汇处（Schreyögg 和 Sydow，2010 年），跨越不确定的行动领域（Child 和 McGrath，2001 年），以及在瞬态关系的动态中（O'Mahony 和 Bechky，2008 年）。在这样的框架下，技术可以发挥核心作用，但甚至可以——相当矛盾的是——被视为理所当然（Sorrentino、Tirabeni 和 Toraldo，2022 年），这一考虑值得进一步思考。此外，生活与工作、生产与消费、自主工作与从属工作、有偿工作与无偿工作之间的传统界限正在变得模糊，这正在改变工作实践，重新定义工作场所互动的框架（Fineman，2012 年）。与更传统的工作方式不同，新的工作模式经常在既定的制度化就业框架之外实施（OECD，2018 年），从而导致工作多样化
时空中的纠缠和意想不到的量子现象
我喜欢从另一个角度来思考：用 Van Raamsdonk [1] 的话来说，纠缠是时空的结构。当你纠缠单个量子比特时，你就创建了一个二维网络，类似于引力理论中时空内部如何从纠缠边界中出现。在这种全息方法中，纠缠生成时空的几何形状，而不是坍缩空间或时间。同时，纠缠是检测相变或诊断意外现象（如纠缠不对称和量子姆潘巴效应）的基本工具 [2,3]。此外，纠缠构建的几何形状可用于量子信息科学的应用。例如，如果爱丽丝拥有一个特殊用途的设备来准备她最喜欢的状态，她可以通过量子网络将其量子传送到几个遥远的地方 [4]。根据这个观点，纠缠不仅构建了地铁系统的轨道，而且还充当了将信息从一个车站传送到另一个车站的火车。
彭罗斯时空几何中的量子智能及其与非人类智能接触和人类永生的关系：
摘要：Orch-Or模型无法解释濒死或昏迷患者观察到非人类智能接触的原因，而且它忽视了人类的永生性。因此，提出了一个新模型来回答所有问题，并为人类永生找到解决方案。在这个模型中，智能是一种量子粒子，通过加速每个火花中的光子；来自彭罗斯图弯曲时空的黑框和白框区域，并通过连接到粒子；使它们变得智能。就像希格斯玻色子，它与粒子结合并赋予它们质量。每个人的基本智能在原代细胞诞生时进入我们的时空区域，即使在死亡后也保持自由。自由智能与大脑相互作用，渗透到患者的大脑中，并诱发非人类智能接触。另一方面，健康人的大脑由于活动性高，没有空闲空间来存储自由智能的信息，因此健康人看不到非人类智能。这一模型不仅解释了濒死病人与非人类智慧接触的原因，而且通过寻找人体内的流氓智慧，为治疗不治之症提供了解决方案。
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
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。
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。
时空量子关联的因果分类
仅从测量结果的相关性来看，两个原本孤立的个体能否确定这种相关性是否是非时间性的？也就是说，他们能否排除在两个不同时间给予他们相同的系统的可能性？经典统计学认为不能，但量子理论却不同意。在这里，我们介绍了将这种量子相关性识别为非时间性的必要和充分条件。我们证明了时间反转下的非时间性不对称性，并揭示了它是不同于纠缠的空间量子相关性的度量。我们的结果表明，某些量子相关性具有内在的时间箭头，并能够根据它们与各种潜在因果结构的（不）兼容性对跨时空的一般量子相关性进行分类。
图形卷积网络辅助海洋变量预测，其时空进化的多特征学建模
摘要 - 海洋变量的变化，例如海面温度（SST）和叶绿素-A（CHL-A），对海洋生态系统和全球气候变化具有重要意义。可以使用依赖卷积神经网络的深度学习方法来提取海洋变量预测的空间相关性。然而，在某些地区（例如土地和岛屿）对海洋变量预测无效的情况下，这些方法具有影响。相比之下，图形卷积网络（GCN）能够捕获不规则数据中存在的大规模空间依赖性。因此，在本文中，我们提出了一种基于GCN的预测海洋变量的方法，即SST和CHL-A，称其为OVPGCN，以实现高清。提出的OVPGCN由三个模块组成，旨在通过对时空动力学演化的多特征进行建模，以完全提取空间相关性和时间依赖性。特别是，在最近的时空序列，不同站点之间的空间差异和历史数据中的周期性特征中，实现了三个模块来提取固定和非平稳变化。精心设计的OVPGCN适用于Bohai Sea和South South South Sea（NSCS）的每月SST和CHL-A预测。性能表明，所提出的OVPGCN非常有效，并使预测准确性比最先进的方法更高。
select2col：利用语义信息的时空重要性以进行有效的协作感知
摘要 - 通过利用共享的语义信息来促进的感知在克服孤立剂的个体局限性方面起着至关重要的作用。但是，现有的协作感知方法倾向于仅关注语义信息的空间特征，同时忽略了时间维度的重要性。因此，合作的潜在利益。在Select2Col中，我们开发了一种合作者选择方法，该方法利用轻量级的图形神经网络（GNN）来估计每个合作者在增强感知表现方面的语义信息（IOSI）的重要性，从而确定了贡献者的合作者，同时排除了那些潜在地产生负面影响的那些合作者。此外，我们提出了一种称为HPHA的语义信息融合算法（历史先前的混合注意），该算法将多尺度的关注和短期关注模块整合起来，以分别从空间和时间尺寸中捕获IOSI，并从空间和时间维度中捕获IOSI稳定权重，并分配了精选的fusion Fusion Fusion Fusion Fusion for-Refortor-refortor-refortor of Informent for fromitient of Informent fromitient fromitient fromitient fromitient fromitient from from from from infusient fromient fromient fromient fromitient fromient of信息。在三个开放数据集上进行的大量实验演示了
由非reciprocal光学力驱动的连续时空晶体状态
我们表明，通过光辐射压力通过非保守耦合，可以在线性振荡器的集合中产生连续的时间晶体状态。这种新机制全面地解释了用光照明的一系列纳米线中的时间晶体状态的观察结果[nat。物理。19，986（2023）]。与非线性同步方案根本不同，它与广泛的相互作用多体系统有关，包括化学，生物学，天气和纳米级物质领域。时间晶体 - 一种具有自发损坏的时间翻译对称性的物质状态，从理论上讲是十多年前的[1-4]。随后理解，自然禁止在封闭系统中破坏连续的时间翻译对称性[5]。然而，具有断裂的离散时间翻译对称性的时间晶体，其中外部周期力以下和谐频率自发振荡，已经在各种捕获的离子和原子，固态旋转和超导二极管系统中实现了实验[4]。打破连续时间翻译对称性的开放系统更加紧密地意识到原始建议的精神，并代表了一种新的物质状态。连续时间晶体是一个多体系统，其中连续的时间翻译对称性自发地分解为周期性运动，以响应于任意弱的扰动，这是通过一阶，超高的破坏相变（将其与经典振荡现象区分开来）。在少数kelvin温度下的半导体非线性电子核自旋系统的缓慢振荡动力学中看到了这种行为[6]；在室温下的雷德伯格气体强烈相互作用中[7]；并在光学腔中的光学泵送耗散性玻璃体冷凝物中[8]。在后者中，时间周期性的光发射和空间周期性的原子密度自发出现，因此系统构成了连续的时空晶体。