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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
基于时空图像的脑电图情绪识别编码图谱
情绪识别在人与人之间的互动中起着至关重要的作用，因为它是理解人类在日常生活中遇到事件和互动时情绪状态和反应的关键。在人机交互方面，情绪研究变得至关重要，因为它是设计先进系统的基础，以支持广泛的应用领域，包括法医、康复、教育等。一种有效的情绪识别方法是基于脑电图 (EEG) 数据分析，它被用作分类系统的输入。从多个通道收集各种情绪的脑信号会产生繁琐的数据集，这些数据集难以管理、传输和用于各种应用。在此背景下，本文介绍了 Emp a theia 系统，该系统通过在对脑电图信号进行分类之前将其编码为图像来探索不同的脑电图表示。具体来说，所提出的系统通过基于图像的编码处理和传输交互状态和映射 (PRISMIN) 框架从 EEG 数据中提取时空图像编码或图集，从而获得输入信号的紧凑表示。然后通过 Emp a theia 架构对图集进行分类，该架构包含基于卷积、循环和变压器模型的分支，这些模型经过设计和调整，可捕捉空间和时间方面
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。
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。