我们为AdS3上的广义相对论提出了一组新的边界条件，其中边界自由度的动力学由可积方程的Gardner层次结构的两个独立的左右成员描述，也称为“混合KdV-mKdV” 层次结构。 该可集成系统具有非常特殊的属性，可将Korteweg-de Vries（KdV）和改进的Korteweg-de Vries（mKdV）层次结构同时组合在一个可集成结构中。 三维时空引力和二维可积系统之间的这种关系是基于最近在AdS3上引入的“软毛边界条件”的扩展的，现在允许化学势局部取决于动力场及其空间 衍生品。 Gardner系统的完整可积结构，即相空间，泊松括号和无限数量的可交换守恒电荷，是直接从渐近分析和重力理论中的守恒表面积分中直接获得的。 这些边界条件具有特殊的性质，它们也可以解释为在具有事件视界的时空的近视界区域中定义。 然后，黑洞解决方案自然地容纳在我们的边界条件内，并由与Gardner层次结构的相应成员相关联的静态配置来描述。 还讨论了由我们的边界条件定义的集合中黑洞的热力学性质。 最后，我们证明了我们的结果可以自然地扩展到宇宙常数消失的情况，并且可积系统与AdS3情况完全相同。

为掌握1996—2013年河南省耕地数量时空动态变化特征,以河南省为研究对象,运用5种耕地变化测度模型,揭示其内在的变化规律,为耕地利用调控机制与政策完善提供支撑。结果表明:(1)1996—2013年河南省耕地数量总体呈下降趋势,耕地减少的主要原因是建设占用和生态退耕;(2)河南省各地级市之间的耕地数量空间差异在逐渐扩大,对区域差异分析可知,耕地区位指数越大、聚集程度越高,耕地相对变化越小,而耕地区位指数越小、聚集程度越低,耕地相对变化则越明显,该特征反映了耕地聚集程度对区域耕地相对变化的影响;(3)1996—2013年河南省耕地重心和经济重心都向南偏移,移动轨迹方向相反,表现出较强的相关性,说明经济的发展与耕地的减少是同步的,因此,在发展经济的同时也要考虑耕地可持续发展问题;(4)应依据以上对耕地利用变化特征及其与社会经济发展的关联性,提出合理的耕地保护建议和措施。

在可视化设计过程中，时空数据的分析呈现是一个大问题，本论文提供了一个很好地解决方法，可供参考学习~~

本文来自于钛媒体 ，根据时空大数据进行预测是人都很难做到的，反而是机器学习能够做得更好一点相信大家已经被深度学习刷屏了，它已经在比如图象识别、语音识别、围棋、扑克……很多领域取得了巨大的成功，引起了多个领域革命性的变化。我今天要讲的跟以上所列都不同，将把重点放在时空大数据分析。什么是时空大数据呢？大家请看下面这张图。时空大数据有很多的种类，比如说GPS的定位数据，比如说网约车 ——滴滴、Uber的订单的数据，社会网络上的数据，更宏观的国民经济的数据，比

针对监控视频图像的特点，提出了一种基于时空联合的实时视频降噪算法。该算法通过结合多帧图像进行运动检测，自适应地区分图像的运动区域和静止区域，对静止区域采用时域加权均值滤波，对运动区域采用空域ANL滤波。实验结果表明，该算法由于准确地区分了图像的运动区域和静止区域，充分利用了视频的时域、空域信息，在不造成运动拖影的前提下，能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量，同时满足实时性要求。

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基于827个降水监测站1951——1998年的逐月监测数据,利用GIS空间分析功能,计算分析黄河流域降水量近50年的时空变化.先重点研究了1951——1998年期间典型降水等值线200、400和800mm的空间移动情况,结果表明:黄河流域黄土高原一带干旱化趋势十分明显,典型降水等值线南移.然后对1951—1979和1980—1998年前后2个时段黄河流域年、汛期和非汛期降水量空间变化分别进行分析,发现黄河流域降水减少幅度最大的区域在黄土高原大部和黄河下游,但是在黄河源头、伊洛河流域、汾河源头及其下游等则呈

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

标准扫描 这是 RapidMiners 原生 DBSCAN 算法的扩展。 输入 虽然在经典的 DBSCAN epsilon 用于确定两个与密度相关的点之间的最大距离，但此修改引入了 ** epsilon_space ** 和 ** epsilon_time **。 这允许您根据地理以及所有时间距离对数据进行聚类。 此外，可以从多个维度中选择此输入参数，例如空间的米、公里等，以及时间距离的秒、分、小时等。