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World File Search System空间信息
Spatial Information Lasing Enabled by Full-k-Space Bound States in the Continuum
现代物理学中的光学扩增和大量信息传递取决于刺激的辐射。但是，无论传统的宏观激光器或新兴的微型和纳米仪，信息调制通常都在激光腔之外。另一方面，具有固有Q因子的连续体（BIC）中的结合状态仅限于动量空间中的零维奇点。在这里，我们提出了空间信息激光的概念，其激光信息熵可以通过引导模式的近场bragg耦合来相应地控制。在支撑全k空间BIC的增益损失的超材料中得到了验证，并具有灵活的操纵和对光场的强限制。在连续的能带中存在违反直觉的高维BIC，该能量带提供了一个多功能平台，可以精确控制每个激光傅立叶组件，因此可以直接传达有关紧凑型尺寸的丰富空间信息。在我们的计划中实现的单模操作可确保一致稳定的激光信息。我们的发现可以扩展到不同的波系统，并开放有关经典和量子应用的信息连贯放大和高Q物理框架的新方案。
基于自我的运动想象脑电图分类 - 刘国阳
摘要 —基于运动想象的脑机接口已广泛应用于神经康复。运动想象脑电图 (MI-EEG) 是指人们想象自己的身体在没有实际动作的情况下运动的脑电信号。患有运动障碍的人可以通过脑电图 (EEG) 解码来控制外部设备。然而，由于脑电图的复杂性和非平稳性，解码仍然存在各种挑战。如何提高脑电图解码的准确性和鲁棒性仍然是一个有待研究的关键问题。在本文中，首次引入了一种基于自注意的卷积神经网络 (CNN) 结合频带-时间带共同空间模式 (FTBCSP) 进行四类 MI-EEG 分类。基于自注意的 CNN 用于原始数据以获得通道权重并强化空间信息。共同空间模式 (CSP) 是一种广泛应用于 MI-EEG 解码的算法，可以提取两个类之间的判别特征。将经过 CSP 算法处理后的特征与上述空间信息相结合完成分类。我们在公开的多类 MI 数据集上验证了该方法，平均准确率为 78.12%，优于其他传统方法。证明了所提方法充分利用了脑电信号的时空信息，在公开数据集上获得了优异的分类性能。
通过地理空间数据加速城市气候行动
获取地理空间数据是第一步：可以在预先存在的数据上分层或添加到新信息中的信息的基础。但是，独立数据只是方程的一部分。提取更深入的见解需要分析模型和应用，以识别模式，创建预测性建模并制定自适应响应。挑战城市今天面临的一部分，除了获取最相关的可用地理空间信息外，如何最有效，快速地分析和解释其触手可及的数据山。
GIS 在军事战略、作战和战术中的作用
纵观美国战争史，美国军方在每场冲突中都使用了地理空间信息。直到最近 25 年，战场指挥官使用的地理空间信息都是纸质地图。值得注意的是，这些地图在诺曼底、塔拉瓦和硫磺岛的沿海战场上发挥了关键作用（Greiss 1984；Ballendorf 2003）。1983 年格林纳达的军事行动中，数字地理空间数据首次得到广泛使用（Cole 1998）。从那时起，我军在为许多类似的突发事件做准备的同时，进行了多次行动（Cole 1998；Krulak 1999）。美国军队已经并将继续依赖地图（模拟和数字）作为使用传统部队和目标部队的军事行动的基线规划工具（Murray and O’Leary 2002）。推动美国军方从依赖模拟产品向依赖数字产品转变的重要催化剂包括：（1）全球定位系统 (GPS)；（2）无人驾驶飞行器 (UAV)；（3）高分辨率卫星图像；（4）地理信息系统 (GIS) (NIMA 2003)。在讨论这四个重要催化剂时，本评论首先总结了与军事行动相关的传统和最先进的地理空间数据收集技术，其次研究了这些数据在军事应用中的 GIS 集成。将要解决的应用是沿海战争的发展和分析
印度尼西亚国家报告* - 联合国统计司
总统指令授权林业部长、内政部长、环境部长、总统监督和控制工作组（UKP4）负责人、国家土地局局长（BPN）、国家空间规划协调委员会（BKPRN）负责人、地理空间信息局局长（BIG）、REDD+ 工作组负责人、各省省长和摄政王/市长根据各自的任务、职能和权限采取必要措施，支持在森林、保护林、生产林区和其他用途中保护原始天然林和泥炭地的新许可延迟。
rfnet：基于脑电的大脑的Riemannian Fusion网络 -
摘要 - 我们提出了一种用于学习脑电图（EEG）的新型深神经结构。为了学习空间插图，我们的模型首先获得了Riemannian-Nian歧管上空间协方差矩阵（SCM）的riemannian平均值和距离。然后，我们通过切线空间学习将空间信息投射到欧几里得空间上。随后，使用两个完全连接的层来学习空间信息嵌入。此外，我们提出的方法通过使用具有软注意机制的深长短期记忆网络从欧几里得空间中的EEG信号中提取的差分熵和对数功率谱密度特征来学习时间信息。为了结合空间和时间信息，我们使用有效的融合策略，该策略学习了用于嵌入决策特定特征的注意力权重。我们在三个流行的EEG相关任务中评估了四个公共数据集上的拟议框架，特别是情绪识别，警惕性估计和运动图像分类，其中包含各种类型的任务，例如二进制分类，多类分类和回归。我们提出的体系结构在种子视频上的其他方法优于其他方法，并在其他三个数据集（Seed，BCI-IV 2A和BCI-IV 2B）上接近最先进的方法，显示了我们在脑电图表示学习中框架的鲁棒性。我们论文的源代码可在https://github.com/guangyizhangbci/eeeg riemannian上公开获得。
第 57 章 - 南加州大学空间科学研究所
纵观美国战争史，美国军方在每场冲突中都使用了地理空间信息。直到最近 25 年，战场指挥官使用的地理空间信息都是纸质地图。值得注意的是，这些地图在诺曼底、塔拉瓦和硫磺岛的沿海战场上发挥了关键作用（Greiss 1984；Ballendorf 2003）。1983 年格林纳达的军事行动中，数字地理空间数据首次得到广泛使用（Cole 1998）。从那时起，我军在为许多类似的突发事件做准备的同时，进行了多次行动（Cole 1998；Krulak 1999）。美国军队已经并将继续依赖地图（模拟和数字）作为使用传统部队和目标部队的军事行动的基线规划工具（Murray and O'Leary 2002）。推动美国军队从依赖模拟产品转向数字产品的重要催化剂包括：（1）全球定位系统 (GPS)；（2）无人机 (UAV)；（3）高分辨率卫星图像；（4）地理信息系统 (GIS) (NIMA 2003)。在讨论这四个重要催化剂时，本评论首先总结了与军事行动相关的传统和最先进的地理空间数据收集技术，其次研究了这些数据的 GIS 集成以用于军事应用。将要讨论的应用是开发和分析用于评估沿海地区机动的濒海战争 (LW) 数据库（Fleming 等人，2008 年）。
第 57 章 - 南加州大学空间科学研究所
纵观美国战争史，美国军方在每场冲突中都使用了地理空间信息。直到最近 25 年，战场指挥官使用的地理空间信息都是纸质地图。值得注意的是，这些地图在诺曼底、塔拉瓦和硫磺岛的沿海战场上发挥了关键作用（Greiss 1984；Ballendorf 2003）。1983 年格林纳达的军事行动中，数字地理空间数据首次得到广泛使用（Cole 1998）。从那时起，我军在为许多类似的突发事件做准备的同时，进行了多次行动（Cole 1998；Krulak 1999）。美国军队已经并将继续依赖地图（模拟和数字）作为使用传统部队和目标部队的军事行动的基线规划工具（Murray and O'Leary 2002）。推动美国军队从依赖模拟产品转向数字产品的重要催化剂包括：（1）全球定位系统 (GPS)；（2）无人机 (UAV)；（3）高分辨率卫星图像；（4）地理信息系统 (GIS) (NIMA 2003)。在讨论这四个重要催化剂时，本评论首先总结了与军事行动相关的传统和最先进的地理空间数据收集技术，其次研究了这些数据的 GIS 集成以用于军事应用。将要讨论的应用是开发和分析用于评估沿海地区机动的濒海战争 (LW) 数据库（Fleming 等人，2008 年）。
地理空间协同生产 - 北约 ACT
目的：本次试验的主要目的是测试现有的地理协作技术解决方案。这些测试将涉及多个实体（SHAPE、志愿北约国家、NCIA、SHAPE 监督下的 MNGSG）。该试验的第二个更具前瞻性的目标是告知改变地理空间信息提供整个过程的理论/组织和培训方面的要求。WDI：地理空间协作生产符合盟军司令部转型战争发展要求 (WDI) - 跨领域司令部