注意力机制是为了提高Encoder-Decoder RNN在机器翻译上的性能而提出一种机制。 深度時空2023 该文介绍了在时空数据挖掘中引入注意力机制的原因和相关原理，并将现有时空数据挖掘工作中所采用的注意力机制分为三类：1）空间域的注意力；2）时间域的注意力；以及3）时间和空间域的注意力。 因此，如何将多模态时空数据集与深度学习模型相融合还需进一步的研究。 虽然该文总结了很多可采用深度学习技术的时空数据挖掘任务，但目前还是存在一些任务很难采用深度学习技术，例如频繁项集挖掘和关系挖掘。
就此，慣性力的時空仍然是平直的四維閔克夫斯基時空，反之，重力的時空就是彎曲的四維時空。 而要想得知時空的彎曲程度，需要知道物質及其能量-動量張量，再通過愛因斯坦重力場方程式來確定。 Restricted Boltzmann Machines (RBM) ：受限玻尔兹曼机是两层随机神经网络[53]，可用于降维，分类，特征学习和协作过滤。 道格在調查其間不知不覺地對Claire產生好感，便提出以時間機器回到4天前，試圖阻止恐怖攻擊發生及Claire死亡。 道格聽到渡輪鳴笛聲，為阻止恐襲發生，便與Claire一同趕往碼頭，道格囑Claire在岸上等候，而自己則跑往船上試圖拆彈。
深度時空: 2 分类
该文总结了H-CNN、PDCNN、AttConvLSTM等相关的深度模型在spatial map数据预测中的应用。 值得注意的是，在整个空间中，邻近区域对预测的贡献在空间上是不同的。 如果不考虑异构性，对交通数据之间的相关性进行建模是不够的。
- 其間道格等人發現4天後的小屋現場多了一輛救護車殘骸，以及曾發生爆炸，但4天前的小屋卻是完好的。
- 交通预测是一个非常具有挑战性的问题，因为交通数据是一种典型的时空数据，在时空上同时表现出相关性和异质性。
- 该文介绍了基于深度学习技术的交通事故检测、交通拥堵预测等问题的研究成果。
- 周期组件使用3D卷积来捕获时间模式，使用Rc块来选择信息特征并抑制每个区域的无用特征。
- 在Claire獲救後，她遇上四天前的道格，這名道格既沒見證過恐襲，也未曾阻止恐襲發生，但對素未謀面的Claire也有一種「似曾相識」之感。
时空数据的预测在脑影像数据，尤其是fFMRI数据方面的研究较多。 随着脑成像技术的发展，脑影像数据（fMRI、EEG、MEG等）分析日益成为神经科学领域的一个热门课题。 深度時空 该文总结了深度学习技术在基于脑影像数据分析的疾病分类方面的相关研究进展。 ④轨迹：根据轨迹类型数据的表示形式，目前RNN和CNN两种深度学习模型以及两种模型的结合常被用于轨迹预测。
深度時空: 理論
异常检测主要是指识别出与大多数时空数据有明显差异的事件或观测值，目前对于时空数据的异常检测研究主要集中在events和spatial maps的数据类型上。 预测学习就是基于时空数据的历史观测值来预测未来的观测值。 Seq2Seq：序列到序列（Seq2Seq）模型的目的是将固定长度的输入与固定长度的输出映射，其中输入和输出的长度可能不同。 它广泛用于各种NLP任务，例如机器翻译，语音识别和在线聊天机器人。 文章说是首次将3D CNN应用到交通领域，涉及到首次的问题，一般要慎重。
因此，识别和量化特征在空间中角色的变化程度对于准确地建模空间和时间相关性至关重要。 因此，我们提出了一个“重新校准”(Rc)块，其能够自动量化每个通道特征的贡献程度，提高模型能力。 在图4的左侧，周期组件旨在描述交通数据中的周期性和趋势性。 它的输入是的ST光栅最近几周的数据，其周属性与预测目标相同（同为周一或同为周二等）。 周期组件使用3D卷积来捕获时间模式，使用Rc块来选择信息特征并抑制每个区域的无用特征。 在ST-3DNet的顶部，基于参数矩阵，将两个分量的输出合并为可以学习的Xf，可以反映两个时间属性在空间上贡献的不同。
深度時空: Spacetime bookshop 時空研究書苑/Spacetime Academy 時空研究學苑
该文以T-CONV、DeepTransport等模型为例，介绍了如何将轨迹类型的时空数据与RNN、CNN等深度模型相结合。 RNN and LSTM：递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，其中节点之间的连接沿序列形成有向图。 RNN旨在识别顺序特征并使用模式来预测下一个可能的情况。 长短期记忆（LSTM）网络是递归神经网络的扩展，它能够学习输入数据的长期依赖性。 ④推挤：根据轨迹类型数据的表示形式，目前RNN和CNN两种深度学习模型以及两种模型的结合常被用于轨迹预测。 ③空间图：空间图通常可以表示成类似图像的矩阵，因此很适合用于CNN来做预测。
该论文旨在对近期运用在时空数据挖掘上的深度学习技术进行总结，提供一个全面、深入、实用性强的综述。 为了解决时空交通预测问题，提出了一种基于端到端的深度学习模型ST-3DNet。 图4展示了其总体架构，该架构由两个主要组件组成，分别用来描述交通数据的两种时间属性，即，closeness and weekly period，邻近性和周期性。 然而，这两种时间属性对每个区域的影响是不同的，例如，一些工作区域表现出明显的周期性模式，而一些娱乐场所则没有。
深度時空: 時空線索
其間道格等人發現4天後的小屋現場多了一輛救護車殘骸，以及曾發生爆炸，但4天前的小屋卻是完好的。 20世紀中期，宇宙大爆炸的模型成功的解釋了河外星系紅移，也解釋了夜晚的天空是黑色的，這就是宇宙微波背景輻射。 計算預測出的宇宙的演化、星系的形成、輕元素的豐度等在天文觀測上也是大體一致的。 人類對時空認識一直都與宇宙密切相關，而宇宙學原理和愛因斯坦重力場方程式就是現代認識宇宙的基礎。
①点：点类型的时空数据通常在时间或空间领域合并从而形成时间序列或者空间地图，例如犯罪事件、交通事故、社会活动等，经过数据转化后作为各种深度模型的输入。 该文列举了如何采用ST-ResNet、GRU、ConvLSTM等模型对Points类型的时空数据进行预测。 （3）提供了针对不同时空数据挖掘问题使用不同深度学习技术的最新进展的全面概述，包括预测学习，表示学习，分类，估计和推论，异常检测等。
深度時空: 交通大数据与机器学习
最后，选择或设计的深度学习模型用于解决各种STDM任务，如分类、预测学习、表示学习和异常检测，通常如何选择或设计一个深度学习模型取决于特定的数据挖掘任务和输入数据。 交通预测是一个非常具有挑战性的问题，因为交通数据是一种典型的时空数据，在时空上同时表现出相关性和异质性。 深度時空 现有的工作大多只能捕捉交通数据的部分属性，甚至假设相关性对交通预测的影响是全局不变的，导致建模不足，预测效果不理想。
也即是選擇一個可以忽略大小的靜止的參照物，只要得知需要計算物體與其的上下、左右和前後距離，就可以利用歐幾里得幾何計算出。
深度時空: 時空
電影拍攝工作因受到2005年卡崔娜颶風影響而延遲，片中設定的時間為2006年初，風災過後的紐奧良仍未完成修復，在片段中可以見到。 特殊科學教育與研究機構暨出版社，改善體制內教育死板填鴨的學習方式，落實體制外科學教育的深度與競爭力。 利用歐幾里得幾何，測量出長方體的長、寬和高，便能算出其體積。
通过对实际交通数据集，即交通拥挤数据和人群流量数据的实验，验证了该方法的有效性。 最后，选择合适深度学习模型用于处理各种时空数据挖掘任务，如预测、分类、表示学习等。 在一个时空数据挖掘任务中，除了所研究的时空数据，还有一些其他类型的数据与时空数据高度相关，将这些数据与时空数据相结合通常可以提高学习任务的性能。 例如城市交通流量数据可能受到天气、社会事件、节假日等外部因素的显著影响。
深度時空: 时空数据挖掘中常用的深度学习模型：
本片編劇與美國哥倫比亞大學物理教授Brian Greene合作科幻部分的劇情，Brian Greene教授2011年一月也出版關於平行宇宙的書籍。 例如在太陽系中，太陽作為這個重力場的源頭，它的質量使得整個太陽系的時空發生彎曲。 所以，其一，物質的運動所產生的能量-動量作為重力場的源頭，通過場方程式確定重力場的強度，即時空的彎曲度；其二，彎曲時空的幾何特性也同樣決定著物質運動的性質。 就在物理學家認為物理的「大廈」即將完工時，兩朵「烏雲」卻讓整個物理體系動搖，更讓人類對時空的認識發生了巨大的改變。 以上述為基礎的產生以下幾個憂慮：量子電動力學的微擾論計算可給出與實驗精密符合的結果，然而這個微擾展開卻是不合理的。
- Seq2Seq：序列到序列（Seq2Seq）模型的目的是将固定长度的输入与固定长度的输出映射，其中输入和输出的长度可能不同。
- 该文介绍了现有工作采用ST-ResNet、DeepCrime等模型预测城市里不同区域的犯罪分布及犯罪发生的风险概率等。
- 就此，慣性力的時空仍然是平直的四維閔克夫斯基時空，反之，重力的時空就是彎曲的四維時空。
- 当对视频应用2D卷积时，多个相邻帧应视为多个通道，如图2(b)所示。
- 而量子色動力學描述夸克和膠子之間的交互作用，但是被禁閉在強子內的夸克和膠子如何才能獲得自由，這個問題卻是物理學的疑點。
- GraphCNN：GraphCNN可以将CNN泛化为处理非欧式空间的图数据。
该文介绍了现有工作采用ST-ResNet、DeepCrime等模型预测城市里不同区域的犯罪分布及犯罪发生的风险概率等。 深度時空2023 基于位置的社交网络就是使用GPS来定位用户的位置，并让用户能够从他们的移动设备中获得其他的内容。 本文介绍了现有工作如何利用深度学习分析LBSN中用户产生的时空数据，并用于POI推荐和位置预测等应用中。 该文介绍了深度学习在按需服务方面的研究进展，例如：用ResNet模型预测打车服务的供求。
深度時空: 深度学习与图网络
宇宙學原理認定宇宙是一個整體的，它在時間上是不斷變化的，即時間箭頭，而在空間上卻是均勻的。 深度時空 所以，其一，物質的運動所產生的能量-動量作為重力場的源頭，通過場方程式確定重力場的強度，即時空的彎曲度；其二，彎曲時空的幾何特性也同樣決定着物質運動的性質。 《時空線索》（英語：Déjà 深度時空2023 Vu，香港譯《時凶感應》）是一部美國科幻懸疑電影，於2006年11月22日首度上映。 本片劇情認為有平行宇宙的存在，當人類出現似曾相識的情形時就是在平行宇宙的另一個自己已死亡而出現意識結合。
因此，受视频分析中3DCNN的成功推动，本文首先将三维卷积应用于交通预测领域，针对交通数据编码的时空信息自动建模。 提出了一种新的时空网络结构ST-3DNet来预测时空交通数据。 然而，从空间和时间两个维度的特征，即时，从连续时间间隔的多个输入中编码的运动信息没有得到很好的考虑。 此外，除了提取交通数据的时空相关性外，考虑相关性的异质性也是建立时空交通数据模型的关键，而现有的方法大多忽略了这一点。 這是顯而易見的，因為物體在絕對空間中的運動是可以觀測的，這就有力學運動定律中需要有絕對速度這個概念，但牛頓力學中卻沒有絕對速度一說。 在物理學中，時空（英語：spacetime）是一數學模型，其將空間的三個維度和時間的一個維度合併成一個四維流形。
深度時空: ( 深度时空3D卷积神经网络用于交通预测
作者接下来分三部分详细介绍了这些主要步骤：时空数据预处理、深度学习模型选择与设计、解决时空数据挖掘问题。 时空数据预处理的目的是将时空数据实例表示为深度学习模型能够处理的合适的数据表示格式，通常一种类型的时空数据实例对应于一种典型的数据表示。 深度時空 有了时空数据实例的数据表示，下一步是将它们提供给不同的深度学习模型。
对于每种类型的数据表示，都有相应的深度学习模型进行处理。 CNN模型主要用于处理空间地图数据，也可以用来处理轨迹数据，而GraphCNN模型则专门用于处理图数据。 RNN模型用于轨迹、时间序列和空间地图的处理，RNN和CNN的混合模型ConvLSTM通常用于处理空间地图。 AE和SDAE主要用于从时间序列、轨迹和空间地图中学习特征。
深度時空: 应用
目前脑成像技术已成为神经科学领域的一个热点，这里详细介绍了深度学习在该领域的应用，如疾病分类、脑功能网络分类、脑激活分类等相关问题的研究。 GraphCNN：GraphCNN可以将CNN泛化为处理非欧式空间的图数据。 由于GraphCNN具有捕获节点相关性和节点特征的强大功能，因此现在广泛用于挖掘图结构的时空数据。
這時原本要騎重機上天橋的Oerstadt在岸上看見自己的汽車（德格與Claire駕駛前來碼頭），也進船看個究竟，與此同時，Claire擔心道格的安危，也在渡輪出發一刻跳上船。 其後Oerstadt等人在船上爆發槍戰，後來Oerstadt被擊斃，道格與Claire一同把汽車炸彈衝出渡輪落入海中，Claire成功逃脫，道格則在爆炸中死亡。 在Claire獲救後，她遇上四天前的道格，這名道格既沒見證過恐襲，也未曾阻止恐襲發生，但對素未謀面的Claire也有一種「似曾相識」之感。 調查人員以一台全天候監視儀器，觀察四天六小時又三分四十五秒前任何地方、人或事物的錄像，但不可快轉或倒帶，機器研究人員指是數據過於龐大。
深度時空: 深度学习模型 vs 时空数据挖掘任务
時空圖則用來可視化相對論效應，例如為什麼不同的觀察者對事件於何處與何時發生有不同的感知。 時空是一種基本概念，分別屬於物理學、天文學、空間物理學和哲學。 深度時空 運動狀態在伽利略變換下的時間平移不變性就對應了物體的能量守恆；而空間平移不變性也就與動量守恆相關聯，以及空間轉動不變性更對應了角動量守恆。 但狹義相對論也有一個缺陷，它無法讓重力定律滿足任何參照系都具有同樣形式。
与二维卷积相比，应用三维卷积仍然可以生成一个视频体，它保留了时间信息。 如图2(c)所示，在由多个相邻帧组成的立方体上对3D滤波器进行卷积的3D卷积可以生成一个同样是立方体的feature map。 力學與電磁學規律把慣性系從左手系變為右手系是不會變的，同樣時間反轉亦是不變的。 然而，這個理論卻只有在一維時間-九維空間或一維時間-十維空間上實現。 而量子色動力學描述夸克和膠子之間的交互作用，但是被禁閉在強子內的夸克和膠子如何才能獲得自由，這個問題卻是物理學的疑點。 比如真空與否，存在著零點能以及真空漲落等，讓人們對什麼是真正的「真空」產生了新的認識。
在經典力學中，任意一個物體對於不同的慣性坐標系的空間坐純量和時間坐純量之間滿足伽利略變換。 在此之下，物體的位置和速度都是相對的；而空間位移，時間間隔以及加速度卻是絕對不變的。 因為絕對時間的同時性不變，所以相對於同一個慣性參照系的兩個事件同時發生與否也是不變的。 而兩個同時發生的事件在其他慣性參照系下也是同時的，這就是絕對同時性。 牛頓力學的所有規律（包括萬有引力定律）在內，在伽利略變換下也都是不變的，這即是伽利略相對性原理。
