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World File Search System时空图
空中交通复杂性分析的时空图指标
摘要：在形式化空中交通复杂性方面已经进行了广泛的研究，但现有的研究主要侧重于限制空中交通管制员峰值工作量的指标，而不是一种可以指导战略、预战术和战术行动以实现飞机平稳流动的动态复杂性方法。本文使用图论形式化飞机相互依赖关系，并描述了四个复杂性指标，这些指标将时空拓扑信息与相互依赖的严重性相结合。这些指标可用于预测复杂性的动态演变，不是给出一个单一的分数，而是测量时间窗口中的复杂性。结果表明，这些指标可以捕捉扇区内复杂的时空区域，并提供扇区复杂性的详细和细致的视图。
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
时空图像相关性：用于胎儿心脏筛查和先天性心脏病评估的三维成像
对胎儿上腹部的超声检查提供了现场评估。如果Situs正常（Situs solitus），则动脉血管（主动脉）位于静脉血管的左侧和后面，即下腔静脉。在上腹部视图中，左侧异构体很容易通过静脉血管（Azygos/hemiazygos）在动脉血管（主动脉）后面的事实来识别。左异构体（situs含糊）是心房和肺在左侧重复的条件。在几乎所有左同源主义的情况下，都没有静脉静脉的肝片段，并通过静脉静脉和/或半二元静脉排水（图1A）。此外，由于两个心房在形态上都是左侧，因此缺乏右窦节点，因此，由于心脏阻滞而导致心动过缓的风险在左侧异构主义中增加。实际上，更复杂的CHD，例如不平衡的心室间隔缺陷（AVSD）和双右心室流出区，通常与SITUS异常有关（图1B）。4,5
统一交通消息传递中的空间和时间......
摘要 —本文旨在在非欧几里得空间中统一空间依赖性和时间依赖性，同时捕捉交通数据的内部时空依赖性。对于具有拓扑结构的时空属性实体，时空是连续且统一的，而每个节点的当前状态受其邻居在不同时间段内的过去状态的影响。大多数用于交通预测的时空神经网络在处理过程中分别研究空间依赖性和时间相关性，严重损害了时空完整性，并且忽略了节点邻居的时间依赖周期可能延迟且动态的事实。为了模拟这种实际情况，我们提出了一种新颖的时空图神经网络 TraverseNet，将空间和时间视为一个不可分割的整体，以挖掘时空图，同时通过消息遍历机制利用每个节点不断发展的时空依赖性。消融实验和参数研究验证了所提出的 TraverseNet 的有效性，详细实现可从 https://github.com/nnzhan/TraverseNet 找到。
量子困境规则.docx
i. 牛顿力学 ii. 哈密顿力学 iii. 拉格朗日力学 iv. 波动力学 (1) 简正模 (2) 波叠加 (3) 经典谐振子 v. 统计物理学 (1) 热力学定律 (2) 玻尔兹曼分布、泊松分布、二项分布、几何分布 (3) 熵及其与温度和信息的关系 (4) 配分函数 (5) 微正则系综 (6) 正则系综 vi. 相对论 (1) 狭义相对论 (2) 洛伦兹变换 (3) 长度收缩 (4) 时间膨胀 (5) 时空图 (6) 引力 b. 量子物理学
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。
基于深度学习的动作想象分类方法
具体而言，该模型基于适用于脑电的图结构作为输入，在非欧几里德空间中准确表示脑电电极的分布并充分考虑电极间的空间相关性。此外，利用双分支架构将原始脑电信号转化为时空图表示和空谱图表示，提取时空谱多维特征信息。最后，设计注意力机制与全局特征聚合模块，并结合图卷积自适应地捕捉脑电信号在各维度上的动态相关性强度与有效特征。在多个不同的公开脑机接口数据集上的一系列对比实验与消融实验证明了所提方法的优异性。值得一提的是，该模型是一个通用的脑电信号分类框架，适用于基于脑电研究的情绪识别、睡眠分期等领域，并且有望在现实生活中运动想象康复的医学领域得到应用。
大型
抽象阐明了突触分子（例如AMPA受体）如何介导神经元的通知并跟踪其行为过程中的动态表达对于了解认知和疾病至关重要，但是当前的技术障碍阻止了体内分子动力学的大规模探索。我们开发了一系列创新的方法论，这些方法突破了这些障碍：具有荧光标记的内源性AMPA受体的新敲蛋白小鼠系，在行为小鼠中成千上万个标记的突触的两光子成像，以及基于计算机视觉的自动突触检测。使用这些工具，我们可以纵向跟踪行为过程中突触种群的强度如何变化。我们使用这种方法来生成一个前所未有的详细时空图像突触的时空图，经历了感官体验的强度变化。更一般地，这些工具可以用作能够在任何行为范式中测量整个大脑区域的功能突触强度的光学探针，从而描述了分子精度的复杂系统范围的变化。
量子 PSYCHOTHOTONIX 矢量和张量
主宰着人类的存在。Psychothotonix 是第一个将现实定义为大脑中的人类意识（内部图像状态）与外部客观现实相互作用的技术/数学模型，从而产生一种新型的时空图。以矢量形式捕获图像数据的方法保持了量子数据的完整性，并允许数据科学家轻松执行计算（矢量加法/归一化）以解释多个人的内部（B）（E）（D）矢量状态的影响，以及使用张量微积分描绘任何矢量或聚合矢量随时间移动的曲线的能力，从而能够测量个人或群体对外部刺激（外部图像）的内部（B）（E）（D）变化。PT 球体及时捕获量子数据（外部/内部）图像，这些图像也可以 1:1 映射到量子位。随着量子计算领域的技术创新不断，最终将开发出一种可创建足够数量的相干/稳定量子位的商业上可行的计算机。在不久的将来，任何收集到的 PT Sphere 矢量数据都将可供量子计算机使用。
stgate：带有变压器编码器的时空图形注意网络，用于基于EEG的情绪识别
脑电图（EEG）是神经科学研究中的至关重要且广泛使用的技术。在本文中，我们介绍了一个具有变压器编码器（Stgate）的新型图神经网络，称为“时空图”注意力网络（Stgate），以学习情感脑电图信号的图表并改善情绪识别性能。在Stgate中，将变压器编码器用于捕获时间频率特征，这些特征被送入空间时间图以进行情感分类。使用动态邻接矩阵，提出的stgate自适应地学习了不同的脑电图通道之间的内在连接。为了评估跨主题的情感识别表现，对三个公共情感识别数据集（即种子，种子-IV和梦想家）进行了一项主题外的实验。拟议的Stgate模型在种子中达到了90.37％的最先进的情绪识别性能精度，在种子-IV中为76.43％，Dreamer数据集中分别为76.35％。实验证明了拟议的Stgate模型对跨主题EEG情绪识别及其在基于图的神经科学研究的潜力的影响。