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Neuron综述：睡眠和警觉的时空动态
最近的大脑活动和行为数据正在突破分辨率极限，以考虑包含多个时空尺度的复杂动力学，要求对经典视角进行修正。 近年来，静态大脑状态的标准观点与其实际的动态本质之间的差距已经明确，数据驱动(例如基于机器学习的)分类工具可以识别出经典睡眠状态之外的丰富动态，这可以为临床诊断提供信息。 总之，现有数据支持一种超越静止警觉状态的观点，即始终存在的快速动态控制着神经元活动和觉醒的状态。图1 睡眠/觉醒状态中普遍存在的时空动力学4. 图2 促进觉醒和睡眠的神经调节集中在5个区域(灰色椭圆):下丘脑、中缘区域、脑干、丘脑和基底前脑5. 神经调节机制的时空动力学一个悬而未决的核心问题是为什么有这么多睡眠/觉醒神经调节系统。 目前，我们缺乏关于大脑状态的启动、传播和时空动力学模式的全面数据。哪些细胞类型启动和调节局部和全局状态转换?是否有一些皮质模块比其他模块经历更多的局部睡眠/觉醒或更快的动态?
85040编辑于 2023-06-26 - 来自专栏时空探索之旅
ICLR 2026 | 时空数据(Spatial-Temporal)论文总结（物理时空和气象时空：气象预测，时空点过程等）
本文总结了ICLR 2026时空数据（Spatial-Temporal）的论文，总计36篇，本文涉及13篇，如有疏漏，欢迎补充。 注：由于论文数目较多，分为上下篇，基于数据生成机制与应用场景的本质差异对论文进行分类： 上篇主要涵盖交通时空数据以及城市科学等内容，包括交通预测，人群移动，轨迹挖掘，交通模拟，自动驾驶，信号控制等内容。 下篇主要涵盖：气象时空和物理时空，如气象预测，时空点过程，时空动力系统等 观察：下篇文章统计值 最大均分 均值 最小均分 7 5.31 4 其中均分≥6的有3篇。 1. Gencer Sumbul, Li Mi, Robin Zbinden, Devis Tuia 分数：4, 4, 8, 6 信心：4, 4, 3, 3 均分：5.5 推荐阅读 ICLR 2026 | 时空数据 欢迎各位作者投稿近期有关时空数据和时间序列录用的顶级会议和期刊的优秀文章解读，我们将竭诚为您宣传,共同学习进步。如有意愿,请通过后台私信与我们联系。 如果觉得有帮助还请分享，在看，点赞
49310编辑于 2026-03-10 - 来自专栏数据科学与人工智能
2月22日数据动态早报|通信行业数据动态、电子商务数据动态、互金行业数据动态、健康医疗数据动态
数据动态，让您了解数据新变化、新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1 合肥推进综合国家科学中心建设，聚集量子通信。 【C114中国通信网】 二、电子商务数据动态 1 大数据成“利器”，解构林氏木业的电商逻辑。 【雷锋网】 三、互金行业数据动态 1 2017年2月17日下午，金融大数据标准化小组研讨会在工信部召开。 【21CN网】 2 从“数据大”到“大数据”，银行如何脱变？商业银行应主动拥抱“大数据”，从数据中获得洞察力，占据价值链核心位置，引领传统模式向数字化的智慧银行转型。 【华商晨报】 2 麦肯锡：大数据时代下的医疗如何崛起？目前美国的现状是，医疗服务方才刚刚开始提高数据分析能力和改变护理患者的医疗方式。
1.2K40发布于 2018-02-28 - 来自专栏时空探索之旅
KDD 2025 | (2月轮)时空数据(Spatial-temporal)论文总结
KDD 2025将在2025年8月3号到7号在加拿大多伦多举行，本文总结了KDD 2025(February Cycle)有关时空数据（Spatial-Temporal）相关文章，共计23篇，其中1-19 时空数据Topic：时空预测，轨迹表示学习，城市区域表示学习，轨迹生成，物流相关，大语言模型等。如有疏漏，欢迎补充！ 1. Blurred Encoding for Trajectory Representation Learning2. Fang (Zhejiang University); Yunjun Gao (Zhejiang University); Tianyi Li (Aalborg University) 关键词：轨迹数据增强 (Worcester Polytechnic Institute); Jun Luo (Logistics and Supply Chain MultiTech R&D Centre) 关键词：城市动态预测
51200编辑于 2025-07-02 - 来自专栏frytea
时空位置与大数据
在这个人人都谈大数据，处处皆用大数据的时代，我们身边的这些大数据究竟如何产生，又有多大的体量了呢？ 根据一份2013年的报告显示，2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量。 （来源，ZDNET《数据中心2013：硬件重构与软件定义》年度技术报告） 在这些数据中，除了人们日常消费、生活、交通产生的数据之外，基于位置的数据正在其中发挥着越来越重要的作用，基于位置的数据挖掘成果丰硕 参考文献 盘点中国2013行业数据量 大数据史记2013：盘点中国2013行业数据量（上） 2019年第三季度中国城市活力研究报告 高德位置开放平台 百度地图开放平台 腾讯位置大数据 Author: Frytea Title: 时空位置与大数据 Link: https://blog.frytea.com/archives/289/ Copyright: This work by TL-Song
1.4K20发布于 2020-07-16 - 来自专栏点滴积累
时空大数据云平台
为了解决当前数据中心运营过程中的数据管理组织混乱，无法深入数据本身，无法实现在线查看、浏览、分析计算等问题，我司推出了一款时空大数据云平台，能够实现数据的在线管理、在线可视化、在线计算以及在线代码编辑器等功能 一、在线管理 当前数据中心数据管理方式多为FTP，用户只能看到数据包含的文件信息，而无法看到真实的数据信息。 针对大多数常用的空间数据以及观测数据（SHP、GEOJSON、KML、TIF、IMG、JP2、TXT、CSV、EXCEL、DAT等），平台能够像百度网盘一样进行数据的上传、下载、删除、移动、重命名等常规操作 并可以深入到数据实体而非数据文件进行管理，能够查看数据的缩略图，查看数据元数据（包含波段、空间范围、大小、分辨率等），查看数据统计信息（包含字段、数量、最大值、最小值、平均值等信息）等。 为此我们设计了长时间序列数据可视化功能，能够在地图中按照时间顺序动态显示数据。
6.3K01发布于 2020-01-18 - 来自专栏小小挖掘机
【时空序列预测实战】详解时空序列常用数据集之MovingMnist数据集(demo代码)
前言 毋庸置疑在做时空序列模型的时候，oving数据集，或者说标准的数据集是必要的 这篇文章我们主要介绍MovingMnist数据集，做这个方向的research是逃不过这个数据集的使用的 一、 Address input，后十帧为target,一共有10000个sequence，每个图片的大小为64✖64 (contains 10,000 sequences each of length 20 showing 2 batch_size, 64, 64] # B S H W -> S B H W data = np.load(path) data_trans = data.transpose(1, 0, 2, batch_size, 64, 64] # B S H W -> S B H W data = np.load(path) data_trans = data.transpose(1, 0, 2, ' + url) data = urllib.request.urlopen(url) filename = url.rpartition('/')[2]
2.5K30发布于 2020-11-09 - 来自专栏浴巾的学习分享贴
数据结构_时空复杂度
数据结构_时空复杂度 前言：此类笔记仅用于个人复习，内容主要在于记录和体现个人理解，详细还请结合bite课件、录播、板书和代码。 (M--) { ++count; } printf("%d\n", count); }基本语句（或者说基本操作）执行了2N+10次，大O渐进表示法就是O(N) N是数据规模 ， 数据规模越大，复杂度的差距越大 count; } for (int k = 0; k < N ; ++ k) { ++count; } printf("%d\n", count); }基本操作执行了M+N次，而带入到算法中的数据规模也有两个 i <= n ; ++i) { fibArray[i] = fibArray[i - 1] + fibArray [i - 2]; } return fibArray; }动态开辟数组为 ， n^2^+logn 从小到大排列为：logn < n^1/2^+logn < n < nlogn < n^2^+logn < n^3^ < n-n^3^+7n^5^ < 2^n/2^ < (3/2)
38120编辑于 2023-05-09 - 来自专栏生信菜鸟团
空间组学 | 用 moscot 对细胞进行时空动态分析
然而，实验限制阻碍了我们在天然时间动态下和在其天然空间组织微环境中全面测量细胞的能力。 最优传输作为一种强大的工具已经出现，解决了这些限制，并促进了原始细胞环境的恢复1,2,3,4。 我们提出了moscot.spatiotemporal，一种利用跨时空维度的基因表达数据来揭示小鼠胚胎发生时空动态的方法。 Main Para_01 单细胞基因组技术提高了我们对细胞分化和组织结构动态变化的理解。 与SPATEO9同时，我们引入了时空映射的概念，并利用小鼠胚胎发育的时空图谱展示了其优势。 果蝇的时空数据集可在https://db.cngb.org/stomics/flysta3d/获取。
78310编辑于 2025-03-06 - 来自专栏蓝桥杯历年省赛真题集
动态规划（2）
例如24-17-16-1，其实25-24-23…3-2-1更长，事实上这是最长的一条。 输入格式： 第1行: 两个数字r，c(1< =r,c< =100)，表示矩阵的行列。 第2..r+1行:每行c个数，表示这个矩阵。 输出格式： 仅一行: 输出1个整数，表示可以滑行的最大长度。 样例输入 5 5 1 2 3 4 5 16 17 18 19 6 15 24 25 20 7 14 23 22 21 8 13 12 11 10 9 样例输出 25 ---- 分析题目
60640发布于 2019-01-21 - 来自专栏落叶飞翔的蜗牛
动态代理（2）
CGLIB 动态代理机制 JDK 动态代理有一个最致命的问题是其只能代理实现了接口的类。为了解决这个问题，我们可以用 CGLIB 动态代理机制来避免。 String message) { System.out.println("send message:" + message); return message; } } 2. CGLIB 动态代理对比 JDK 动态代理只能代理实现了接口的类，而 CGLIB 可以代理未实现任何接口的类。 静态代理和动态代理的对比 灵活性 ：动态代理更加灵活，不需要必须实现接口，可以直接代理实现类，并且可以不需要针对每个目标类都创建一个代理类。 而动态代理是在运行时动态生成类字节码，并加载到 JVM 中的。
45340发布于 2021-01-19 - 来自专栏脑电信号科研科普
Biological Psychiatry：压力诱导网络重构的时空动态反映负性情感
关键的是，跨网络的个体时空变化轨迹也预测了负面情绪，但不能预测是否存在情绪和焦虑障碍。结论：应激诱导的脑网络重构的时空动态反映了负性情感的精神病理维度的个体差异。 利用应激适应的个体FC特征，我们发现了不同应激阶段间FC的动态变化，并预测了个体间负性情感的差异。因此，我们提供了急性应激反应和精神病理学之间的联系。2. 简单地说，MRI数据采集在3T GE扫描仪(Discovery MR750)上。功能数据为压力任务755张T2*加权回波平面图像，各静息状态155张回波平面图像。 3.2 动态连接变化预测压力状态和HR的变化为了评估整个压力阶段的压力诱发变化，我们将来自社会心理压力任务和两个侧翼静息状态扫描的数据串联起来(图S1)。 图3 心理社会应激导致功能连接(FC)变化的时空特征为了验证这些时空剖面反映了实验诱导的压力阶段，我们使用支持向量机在四个子网络中基于个体水平估计预测了不可见块的阶段。
41110编辑于 2023-07-01 - 来自专栏小小挖掘机
【时空序列】TKDE2020-时空图数据挖掘深度学习技术全面综述
（2）提出了一个基于深度学习的时空数据挖掘的通用框架，该框架包括以下主要步骤：时空数据实例构建、数据表示、深度学习模型选择和时空数据挖掘问题处理。 2.时空数据的分类 数据类型: 不同的应用场景和时空数据类型导致数据挖掘任务和问题表述的类别不同。 （2）预测 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。本文按照输入数据的类型，从5个方面来介绍预测学习。 该文对现有的时空数据挖掘工作中多源数据融合的工作进行了总结，并重点介绍两种常用的数据融合方法：1）原数据层面的数据融合 ；2）隐层特征层面的数据融合。 （2）注意力机制。 （2）深度学习模型的选择 对于给定的时空数据挖掘任务，有时可以收集多种类型的时空数据，并且可表示成不同形式的数据样式。
3.7K30发布于 2020-12-08 - 来自专栏好奇心Log
时空地理数据大搜寻计划（三）
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 收集数据也算是我的一大爱好，所以今天给大家分享一些可能会用到的时空地理数据，具体用到的时候还是要仔细地去看技术文档的。 由哥白尼土地局的全球部门制作，取材自PROBA-V卫星观测和辅助数据集，可以下载到电脑本地 ? ? ###### [2] 荷兰0.5米分辨率非插值DEM数据体验。 地址：https://www.sciencebase.gov/catalog/item/564b4bb0e4b0ebfbef0d31d2 ? ? [7]全球土壤湿度数据。 [9]南极1km分辨率DEM数据。地址：http://www.cpom.ucl.ac.uk/csopr/icesheets2/dems.php?
84320发布于 2021-05-28 - 来自专栏好奇心Log
时空地理数据大搜寻计划（二）
数据是GIS的血液。时空地理数据是我们经常会用到的，很多时候，分析数据可能花不了多长时间，但是收集一些合适的数据总是耗时最多，So,这一次再去搜索GIS时空地理数据，Go! 2.中国历史地图[https://worldmap.harvard.edu/maps/china-history] ? deliciously perfect! 3.哈佛地理空间数据集[http://hgl.harvard.edu:8080/opengeoportal/] ? 4.区域地图[https://dataverse.harvard.edu/dataverse/hrs] 提供有shp文件，以及一些社会经济数据 ? ? ? OK,这一期的时空地理数据收集就先到这里了，不论是做历史地理研究，比如分析城区的扩展历史，还是用来观赏，这些地图都具有了研究价值和美学价值，应该是不错的了 最后，感谢大家的分享与转发！
79410发布于 2021-05-28 - 来自专栏该溜子的专栏
【Android】RecyclerView循环视图（2）——动态加载数据
管理了，所以应该去ViewHolder中查找 不在这里 2：设置数据 提问：控件找到了，在哪设置数据？ （1）Adapter泛型源码 带着泛型，是继承自ViewHolder的类型 如果声明为泛型，那么我们下面重写的方法中的返回类型也会被约束 也不用做强制转换了，直接使用holder即可 （2）效果如下 二：在Adapter中添加动态数据 夺命连环第三问：数据生效了，数据是固定的，怎么样把数据写活呢？ 三：动态数据和布局做关联 1：position 当前触发onBindVIewHolder方法的位置 打印个日志观察一下position——每一条item都有位置0，1，2，3，4 每次item被绘制的时候都会触发一次 这个方法 2：修改数据 列表的某一个部分发生了变化，也可以用notify，这里我们同样用模拟的方法演示 <Button android:id="@+id/btn_modify"
30610编辑于 2025-08-23 - 来自专栏云社区全球资讯抢先看
时空大数据加速智慧城市落地
微软亚洲研究院首席研究员郑宇在12月2日于北京举办的2017人工智能前沿应用与人才发展论坛上说。 据介绍，城市计算包括城市数据的感知和获取、数据的管理、数据的分析和挖掘以及数据的服务和提供。 另外，救护车辆如何在各个站点之间动态调度，使得系统运力最大化是第二步需要解决的问题。“就是要找到一个使得很多人到此的汇聚时间最优化的点。”郑宇建议，所有以速度优先级最高的应用都可以考虑这个选址模型。 因此，数据和应用之间就需要一个平台来连接。” “很遗憾现在任何一家公司的云计算平台都不能很好地支持我们的时空大数据。”郑宇坦言，“城市大数据平台并不是云计算平台，后者并不能很好地支持上述运算。” 把握时空数据 “城市计算处理的是时空数据，它跟视频、图像、语音是不同的。这也导致传统的深度学习模型不能直接拿来用。” 郑宇解释说，时空数据有空间属性和时间属性，时间属性又包括时间的平滑性、周期性和趋势性。 据介绍，数据的应用是首先把相邻几个小时的数据放到一个深度卷积神经网络里面，来模拟相邻时间的时序的平滑性。
1.4K00发布于 2017-12-26 - 来自专栏3D可视化
HSDB-超维时空数据库
HSDB是具备万维数据描述和存储能力的超维时空数据库，能够覆盖IoT数字孪生六大维度集，包括具有时间序列特征的行为/状态和具有空间坐标特征的位置/关系。 通过先进的数据分片技术，能够实现海量数据的分布式存储。同时，利用成熟的倒排索引技术，可支撑百亿数据量级下的高性能查询需求，满足上层各种数字孪生可视化场景的数据使用需求。 什么是维度？ 后来，维度被引入物理学领域，用于描述独立的时空坐标（N个坐标代表N维空间）。在数字孪生领域，维度可以理解为现实对象的数据参数，也称属性。 维度有什么作用？ 如何保障维度调整的灵活性，这就需要软件定位多维数据模型的能力。 软件定义数据模型的本质，就是将数据模型与上层应用功能解耦，使数据模型具备扩展性，从而满足不同应用场景下的数字化需求。 （软件定义的本质是实现了数据平面和管理控制平面解耦）优锘提供了便捷的软件定义数据模型能力，通过图形界面灵活定义和维护对象分类、属性及关系约束，降低数据模型的变更成本和实施风险，真正实现了数据模型对上层可视化需求的快速响应
1.6K51发布于 2019-11-14 - 来自专栏时空探索之旅
VLDB 2025 | 时空数据（Spatial-Temporal）论文总结(时空预测，轨迹相似度，轨迹表示等)
本文总结了VLDB 2025有关时空数据（Spatial Temporal）的相关论文，主要包含如有疏漏，欢迎大家补充。 时空数据Topic：时空预测，交通预测，轨迹相似度，轨迹表示等。 1. TEAM: Topological Evolution-aware Framework for Traffic Forecasting2. Jensen, Bac Le 关键词：交通预测，拓扑演化感知 2 Quantifying Point Contributions: A Lightweight Framework for Efficient 2024 | 时空数据（Spatial-temporal）论文总结 SIGMOD 2025 | 时间序列（Time Series）论文总结 SIGMOD 2025 | 时空数据（Spatial-temporal ）论文总结 ICDE 2025 | 时间序列(Time Series)论文总结 ICDE 2025 时空数据（Spatial-Temporal）论文总结 此公众号的文章皆系本人原创，辛苦码字不易！
12910编辑于 2026-03-10 - 来自专栏时空探索之旅
AAAI 2026 | 时空数据(Spatial-temporal)论文总结（时空预测，轨迹挖掘，自动驾驶等）
本文总结了2026 AAAI 上有关时空数据（Spatial-Temporal）相关论文。如有疏漏，欢迎大家补充。 时空数据Topic：时空预测，天气预报，城市区域表示，轨迹表示学习，相似度计算，轨迹预测，自动驾驶等。总计45篇，本文涉及24篇。 注：由于论文数目较多，分为上下篇，此为上篇，主要涵盖时空预测，轨迹数据挖掘，部分自动驾驶等的文章。下篇主要涵盖自动驾驶，城市区域表示学习，天气预报等。 1. Spatio-Temporal Hierarchical Causal Models2. 表示学习，生成等) AAAI 2026 | 时间序列(Time Series) 论文总结[上] (Oral+预测) AAAI 2025 | 时间序列（Time Seies）论文总结 AAAI 2025 | 时空数据
60210编辑于 2026-03-10
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