- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 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. Jensen, Ge Yu 关键词：轨迹查询，轨迹简化 3 SIMformer: Single-Layer Vanilla Transformer Can Learn Free-Space Trajectory VLDB 2025 | 时间序列（Time Series）论文总结（预测，异常检测，数据压缩，自动化等） VLDB 2024 | 时间序列（Time Series）论文总结 VLDB 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！
16910编辑于 2026-03-10 时空轨迹和空间细胞相互作用
目前的空间平台Visium11, NanoString Spatial Profiling, seqFISH+, MERFISH and Slide-seq2寻因、华大、百迈客、德运康瑞其中我们关注的内容1、伪时空 每个方向都有了很多的内容空间轨迹方向单细胞、空间、外显子分析方法更新空间轨迹向量场2单细胞轨迹分析之应用篇空间轨迹向量场单细胞个性化分析之轨迹分析篇时空轨迹分析导论空间转录组之空间基因和细胞轨迹空间通讯方向 10X单细胞空间通讯分析之最新版cellphoneDB（v4）解读通过空间行为（optimal transport）推断空间细胞间通讯信号方向(COMMOT)时空通讯分析策略空间注释新思路与临近通讯新玩法时空通讯分析大盘点单细胞个性化分析之多样本细胞通讯比较篇单细胞个性化分析之细胞通讯篇数据矫正方向 细胞类型的时空变化Pseudo-time-space (PSTS) trajectory analysis and validation in a mouse model of traumatic brain ，细胞之间的混合状态直接计算轨迹还是有问题，但是寻因平台是可以参考的。
40620编辑于 2024-03-29- 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 Estimation on Unobserved Locations 作者：Huiling Qin; Yuanxun Li; Weijia Jia 关键词：未观测位置时空估计 and General Backbone Interaction for Urban Spatio-Temporal Learning 作者：Aoyu Liu; Yaying Zhang 关键词：高效时空学习
72910编辑于 2026-03-10 - 来自专栏时空探索之旅
ICDE 2026 | 时空数据（Spatial-Temporal）论文总结（时空预测，POI推荐，轨迹，空间众包等）
本文总结了ICDE 2026有关时空数据（Spatial Temporal）的Research Track相关文章，共计21篇。 ICDE 2026录用列表：https://icde2026.github.io/accepted-papers.html 时空数据Topic：时空预测，POI推荐，用户轨迹链接（TUL），地图匹配，空间众包 、特征保持、临界点轨迹 3 Geography-Aware Large Language Model for Next POI Recommendation 链接：https://arxiv.org/abs Yat-sen University); Jianxing Yu (Sun Yat-sen University); Jian Yin (Sun Yat-sen University) 关键词：用户轨迹链接 Universitiy); Jianfeng Zhou (Bytedance); Jian-Ya Ding (Bytedance)*; Renhao Cao (Bytedance) 关键词：预测物流包裹轨迹
45210编辑于 2026-04-02 - 来自专栏Leaflet
端午屈夫子祭-基于LeafLet的夫子一生时空轨迹纵览
以全新的一种视角去观察屈夫子的一生，基于LeafLet结合时间轴，完成时间与空间的时空纵览。最后祝所有的伙伴们端午安康，阖家幸福。 2、人物轨迹时间线 屈原其人的生平活动轨迹时间线可以从百度百科中直接获取转换。 我们形成以下的四维导图： 二、时空轨迹界面设计1、界面设计为了从时间和空间两个角度来综合展示屈原夫子一生的轨迹，我们将整个展示界面分为四个部分。标题栏：这里直接以大标题的形式展示界面信息。 左边：界面左边将直观展示屈原一生的主要活动轨迹文字描述。中间地图及轨迹：将采用二维地图的形式展示地图信息，同时将屈原一生的轨迹线进行绘制时间轴：界面右下角直接展示不同的历史时期，以时间轴的形式展开。 三、时空轨迹展示实现1、创建一个Html文件骨架文件 在电脑任一盘符下创建一个Html文件的骨架文件，这里引入必须得Css样式文件和Javascript脚本文件。关键代码如下所示：<!
12610编辑于 2026-05-05 - 来自专栏时空探索之旅
IJCAI 2026 | 时空数据（Spatial-Temporal）论文总结【交通预测，轨迹预测，轨迹表示学习，天气预报，EEG，农业，自然灾害治理等应用 】
本文总结了IJCAI 2026有关时空数据（Spatial Temporal）的相关文章，共计30篇，如有疏漏，欢迎补充。 时空数据Topic：交通预测，轨迹预测，轨迹表示学习，天气预报，EEG，农业，自然灾害治理等应用等 IJCAI2026 accepted papers: https://2026.ijcai.org/accepted-papers Simple Yet Powerful Approach 作者： Shaoxuan Gu, Xingyu Zhao, Dongliang Chen, Yuan Cao, Yanwei Yu 关键词：轨迹表示学习 Lin, Xinyue Zhang, Yiwei Shuang, Guanyu Yao, Cheng Long, Shengnan Guo, Youfang Lin, Huaiyu Wan 关键词：轨迹预测 KunLiangChen/HyGNN 作者：Liangkun Chen, Xiang Li, Guiyuan Jiang, Zhongying Zhao, Junyu Dong, Yanwei Yu 关键词：时空移动轨迹
5910编辑于 2026-06-08 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
66310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏拓端tecdat
Python多层LSTM优化Seq2Seq序列模型预测社交网站用户签到时空轨迹数据
p=42590 分析师：Shenyan Li 在数字化转型浪潮中，用户行为轨迹的时空预测成为智慧服务领域的核心命题。从智能交通的流量调控到商业场景的客群分析，精准捕捉用户签到模式的技术需求日益迫切。 项目团队在处理某位置服务平台数据时发现，传统时序模型难以有效刻画签到数据的时空耦合特性与长程依赖关系。 通过数据清洗、模型调优与多维度验证，构建了适配于稀疏时空数据的预测框架。文中将详细解析从原始数据到精准预测的全流程，包括地理范围筛选、异常值过滤等预处理技巧，以及编码器-解码器结构的创新应用。 采用速度阈值法剔除异常轨迹——通过计算相邻签到点的空间距离与时间差的比值，过滤掉物理不可行的记录（如瞬间移动）。 Transformer模型：自注意力机制 尝试采用Transformer架构，通过多头自注意力层并行计算序列相关性，但实验发现其在时空轨迹预测中收敛困难，可能因缺乏位置编码导致空间特征建模不足。
48810编辑于 2025-06-11 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏时空探索之旅
SIGMOD 2026 | 时空数据(Spatial-Temporal)论文总结【轨迹压缩，轨迹相似度计算，地理空间数据库，多模态大模型，数据清洗等】
本文总结了SIGMOD 2026有关时空数据（Spatial Temporal）的相关文章，共计5篇，如有疏漏，欢迎补充。 时空数据Topic：轨迹压缩，轨迹相似度计算，地理空间数据库，多模态大模型，数据清洗等 1. Giatrakos (Technical University of Crete); Yannis Kotidis (Athens University of Economics and Business) 关键词：轨迹压缩 Haitao Yuan (Nanyang Technological University)*; Gao Cong (Nanyang Technological University) 关键词：数据选择，轨迹相似度计算 Yu Sun (Nankai University)*; Shaoxu Song (Tsinghua University); Xiaojie Yuan (Nankai University) 关键词：时空数据
13510编辑于 2026-06-03 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
71640发布于 2019-11-08 - 来自专栏时空探索之旅
WWW 2026 | 时空数据(Spatial -Temporal)论文总结(交通预测，人群移动，轨迹表示，城市感知，信控优化等)
Topic：交通预测（多模态，大模型等），人群移动预测，城市感知（智能体），信控优化，轨迹表示学习，城市规划等。 from Trajectories via Primal-Dual Graphs Co-generation 作者：Wenyu Wu, Jiafan Liu and Jiali Mao 关键词：地图推断，轨迹生成 https://arxiv.org/abs/2409.02124 作者：Jinming Wang, Hai Wang, Hongkai Wen, Geyong Min and Man Luo 关键词：轨迹恢复 Liu, Xuyuan Hu, Xiao Han, Zhehao Dai, Zhaolin Deng, Guojiang Shen and Xiangjie Kong 关键词：预计到达时间估计，多模态轨迹表示学习 （禽流感）预测，异质图 推荐阅读 KDD 2025 | (2月轮)时空数据(Spatial-temporal)论文总结 KDD 2025 | (2月轮)时空数据(Spatial-temporal)论文总结
69810编辑于 2026-03-10 - 来自专栏新智元
【计算机图形学生成完美笑容】科学家根据时空轨迹生成“成功的微笑”
该研究的作者表示，使用3D计算机模拟有助于理解时空变化对面部表情的情感感知的影响。对于由于中风之类的疾病导致面部表情障碍的患者，这个研究的结果也对目前的面部康复护理和医疗有参考作用。 ? 我们发现一个成功的微笑可以通过各种不同的时空轨迹来表达，包括复杂的嘴巴角度的平衡，笑的程度和露出的牙齿，以及动态对称性。这些发现在各种领域有广泛的应用，如面部手术，康复治疗，计算机图形学和心理学。
89770发布于 2018-03-27 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.3K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.2K10发布于 2020-01-08 - 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. (Spatial-Temporal)论文总结[上]【交通与城市科学：交通预测，轨迹挖掘，交通模拟，自动驾驶等】 ICLR 2026 | 时间序列(Time Series)论文总结[下]【分类，异常检测， 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
58310编辑于 2026-03-10 - 来自专栏大数据和云计算技术
HBase多模的机遇与挑战
json/xml/html新闻HBaseAPI存储空间大对象数据图片/视频等小对象存储HBase性能与存储空间 兼备时序数据传感器数据监控数据HBase HBase-OpenTSDB写性能高、存储量大时空数据轨迹轨迹 、时空数据HBase HBase-GeoMesa写性能高、存储量大图关系数据关系欺诈场景Hbase-HGraphDB分布式图OLAPcube报表Kylin或自己构建计算前置 实时查询 人才的成长 成长历程 2-3年夯实基础 4-6年成为专家 7-10年无中生有 引领-带领 成长建议 关注社区，多写文章 请教高手 项目中成长 保持敬畏 坚持 附上HBase多模式的机遇与挑战PPT： ?
1K30发布于 2018-10-24 - 来自专栏秘籍酷
跨越时空的……
这个段子，跟我要说的其实也没什么关系，只是突然联想起来。昨天情人节，GitHub 将其导航栏由以下这样的风格：
54230发布于 2019-08-08 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！ 我们再来看看一个23树的整体构建轨迹加深理解。 ?
1.1K20发布于 2019-05-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号