由于CPU访问物理地址空间有限，而外部设备也需要一个地址让CPU来访问，这就会有一个争夺物理地址空间的问题。本来4GB的物理地址空间都是给内存使用的，但现在多了很多外部设备，这些外部设备中的寄存器也需要空间。CPU给这些外部设备分配空间的方式有两种：统一编址与独立编址。

现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构，从而分类准确率远远低于封装型算法，对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树，并对其进行搜索；然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构；最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明，该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率，同时在计算效率上具有明显的优势，适用于大数据分析。

一种基片集成波导滤波器的快速设计方法，霍新平，郝张成，本文使用主动空间映射算法对基片集成波导滤波器的快速设计进行了研究。在对滤波器结构进行分析的基础上，我们使用HFSS和ADS软件分��

包含的功能： 1. 车道线检测+车道线拟合； 2. 2D目标检测+目标跟踪； 3. 道路可行驶区域分割； 4. 目标深度估计； 5. 图像视野到BEV空间映射（Normal View -> Top View）； 6. 像平面到地平面映射（image plane -> ground plane in world coordinate system）

Redis满意 一个小库，可映射Contentful :cloud: 进入Redis的空间 :high_voltage: 我为什么要在乎？ 假设您的营销团队喜欢在不参与的情况下更新内容？ 伟大的！ 这就是为什么您应该使用ContentCMS。 但是，等等，有一个陷阱。 Contentful API有时需要~800ms 。 当您实施了精美的SSR以提高Node JS应用程序的性能时，这确实是一个好消息。 作为Gmail的创建者，保罗·布赫海特（Paul Buchheit）曾说过：“每次互动都应快于100ms 。为什么？因为100ms是互动感到瞬间的门槛”。 这是redis可以帮助您提高渲染速度的地方。 真的非常快！ 只需几ms即可获取您的数据。 很少，我的意思是少于100ms :rocket: redis-contentful contentful将您的Contentful空间的内容类型及其发布的记录映射到您的Redis服务器

iMap4：iMap4-使用线性混合模型的眼动数据（例如，注视图）的空间映射

为提高微波滤波器的设计效率，本文提出了一种基于耦合矩阵修正和空间映射法的滤波器快速设计方法。利用空间映射的思想，将滤波器最佳尺寸的求解问题转换成耦合矩阵的逼近问题，并逐步修正耦合矩阵的值。最后应用HFSS设计了一款六腔同轴滤波器，在初值很不好的情况下，经过6次迭代即可几乎得到理想响应对应的最佳尺寸，仿真结果良好，从而证明了此优化方法的快速，可行，高效。

针对集中式多用户多天线认知无线电网络，提出一种基于自适应空间映射的频谱共享策略，根据授权用户接入的随机性所带来的频谱和空间资源占用情况的变化，认知系统将发射信号自适应地映射在认知基站与授权用户之间信道的子空间上，避免或抑制系统间干扰，从而在保证授权用户通信质量的前提下，为认知用户提供通信机会，并且在认知系统内部利用块对角化和奇异值分解方法分离不同认知用户的信号，消除系统内干扰。性能分析和仿真结果表明，与已有的频谱共享方法相比较，该策略不仅具有更高的认知系统可达和速率，并且对于由不同授权系统负载情况形成的不同场景具有更强的鲁棒性。