数据库扫描 描述 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过从初始种子点开始连续生长一个簇来工作[1] 。 如果点的圆邻近度（具有半径参数Eps ）中的密度大于或等于阈值水平（由MinPts参数表示），则通过为其分配邻域中的所有未分配点来向前扩展聚类。 然后，对于群集中每个新添加的点，该算法将以相同的步骤递归进行。 在此过程结束时尚未分配给任何群集的点被标记为噪声。 当前的实现仅支持二维数据。 [1] 附加的功能 该算法还适用于GPS坐标给定的数据点。 此外，该算法还可以用于具有时间维度的数据。 这允许时空聚类。 用法 导入脚本。 [removed][removed] 样本数据格式 基本2D数据 var point_data = [ { x : 0.1 , y : 5 } , { x

Unity3D/Java开发 手游源码类DNF时空猎人 斩幻想源码,前后端齐全。斩幻想下载地址来了! 斩幻想手游是一款魔幻题材游戏，享受激情热血粗暴的浮空连斩，享受高伤害带来快感。 玩家还可以抓捕动物，来进行守卫自己的家园，防御敌人的入侵。召唤兄弟，进行公会掠夺战。

基于互素数组的时空空间平滑MUSIC算法进行DOA估计

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matlab精度检验代码转化神经网络 卷积峰神经网络（SNN）用于时空特征提取 本文重点介绍了卷积增强神经网络的潜力，并介绍了一种新的体系结构来解决训练深层卷积SNN问题的问题。 先决条件 以下安装程序已经过测试，并且可以正常运行： 的Python> = 3.5 火炬> = 0.4.1 CUDA> = 9.0 opencv> = 3.4.2 码头工人 设置所有程序都可以运行的环境运行./run.sh 资料准备 下载CIFAR10-DVS数据集 提取DVS-CIFAR10 / dvs-cifar10文件夹下的数据集 在Matlab中使用test_dvs.m将事件转换为t, x, y, p矩阵（请确保在代码内调整test_dvs.m文件夹地址） 运行python3 dvscifar_dataloader.py准备数据集（确保在main.py目录中有dvs-cifar10 / airplane / 0.mat这样的文件） 培训与测试 CIFAR10-DVS模型 运行python3 main.py 时空特征提取测试 对于每种架构，只需使用python3运行主文件 注意：训练SNN时存在一些问题

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时空数据集 收集时空数据集以用于网络科学，深度学习和通用机器学习研究。 内容 匈牙利的水痘病例 描述 匈牙利每周水痘（儿童疾病）病例的时空数据集。 该数据集由一个县级邻接矩阵和2005年至2015年之间的县级报告病例的时间序列组成。有两个特定的相关任务： 县级病例数预测。 国家一级的病例数预测。 链接 特性 导演：没有。 节点功能：是。 时间的：是的。 匈牙利县 节点数 20 边缘 61 密度 0.3211 传递性 0.4134 可能的任务 计数数据回归 引用 @misc { rozemberczki2021chickenpox , title = { {Chickenpox Cases in Hungary: a Benchmark Dataset for Spatiotemporal Signal Processing with Graph Neural

GDP是反映一个地区经济发展水平的一个重要指标,尤其对一个国家而言,如何评价和预测全国一段时期的GDP变化是非常重要的,通过线性混合模型,将时间和空间坐标同时纳入一个模型,利用SAS软件编程分析了我国2001～2008年8年全国31个地区的GDP,并且建立了预测方程,给定一个区域的时间便可预测其中任意地点的GDP值.

TimeSformer 这是的正式pytorch实现 。 在此存储库中，我们提供PyTorch代码以训练和测试我们建议的TimeSformer模型。 TimeSformer提供了一个有效的视频分类框架，该框架可以在多个视频动作识别基准（例如Kinetics-400）上达到最新的结果。 如果您发现TimeSformer对您的研究有用，请使用下面的BibTeX条目进行引用。 @misc { bertasius2021spacetime , title = { Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? } , author = { Gedas Bertasius and Heng Wang and Lorenzo Torresani } , year = { 2021 }