时空分布

采用统计调研的方法, 在调研全国冲击矿井空间分布的基础上, 对忻州窑矿、三河尖矿、千秋煤矿共179次冲击地压的发生时间进行统计分析。研究认为冲击地压矿井在中国北多南少、东多西少, 且呈现一定空间聚集特征; 冲击地压发生时间并不集中在某一特定的年、月或日, 发生时间具有离散性; 煤炮是冲击前的重要前兆信息, 煤层合并区、孤岛临空巷道端头及超前应力区、多巷交汇区是冲击地压高发区, 底板及两帮是受破坏较为严重的区域; 分层开采、炮采及坚硬顶板长距离悬顶等条件下冲击危险性增强。

beta 分布的概率密度的 Matlab 代码，配合个人时空迁移模型的 C++实现，步骤清晰，样例数据也贴心附上了。整体流程分成了 13 个环节，每一步都详细标注了输入输出。用Step1GenerateMoment.cpp计算力矩，用SampleStayRegion.txt做输入，一步步跑下来还挺丝滑的。如果你在搞 mobility 相关的建模，或者想了解怎么用 Beta 分布建概率密度，这套资源还挺值得一试的，代码写得比较直给，C++和 Matlab 的混合也不会太绕。

新闻视频标题字幕蕴含着丰富的语义信息，对理解新闻内容至关重要。本研究利用标题字幕独特的时空分布特征，提出了一种快速检测和定位新闻视频标题字幕的方法。 该方法首先利用标题字幕跨帧持续出现的特点，减少了需要处理的帧数，提高了效率。然后，通过分析标题字幕的边缘和位置特征，标记出图像中潜在的字幕块。最后，通过对帧序列进行统计分析，确定标题字幕在视频中的位置以及出现和消失的时间。实验结果表明，该方法简单高效，能够快速、准确地检测和定位新闻视频中的标题字幕。

CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码

四川省暴雨灾害时空分布特征(2002-2015) 基于2002年至2015年四川省暴雨灾害数据，该研究采用统计分析方法，揭示了四川省暴雨灾害的时空分布规律。研究发现，凉山州和四川盆地是四川省暴雨灾害的主要分布区域，暴雨灾害的空间分布与暴雨中心区域高度吻合。 从时间维度来看，四川省暴雨灾害的发生频率呈现出显著的2-3年振荡周期。6月、7月和8月是暴雨灾害的高发月份，其中8月灾害最为严重。除降雨强度、发生时间和地形因素外，公众的防灾意识以及采取的防灾措施也是影响暴雨灾害死亡人数的重要因素。 本研究结果可为提升决策气象服务的精准性和实用性提供重要参考。

时空数据挖掘的资源挺多，但这个Python 版时空大数据交通挖掘可视化真的还不错。里面的代码结构清爽，逻辑也比较好懂，像交通流量、预测拥堵这些场景，用它挺顺手的。 时空异常检测用的AnomalyDetector MATLAB 代码也值得一试，非参数方法，跑得还挺快。适合用来监测一些突发异常，比如交通事故或者环境异常。 如果你对时空数据的高效感兴趣，时空专用引擎 V7 数据调度组件可以了解一下，调度速度快，数据量大也能扛，适合实时数据场景。 想搞时空模式发现的话，可以直接去看CSC-791 时空数据挖掘代码，里面有现成的模式发现方法，写得比较实用，改一改就能用。 另外，像网络热点事件时空演化与可

时空软件的 V7 引擎，专为ccerpV7打造，兼容性和效率都挺不错。你如果平时用它做数据调度或者模块集成，这个引擎用起来还挺顺。响应快，出错少，部署也省事。用惯了你就知道，稳定才是生产环境最重要的事。 Access 数据库环境的项目也可以参考Microsoft Office 2010 的 64 位引擎，大数据表结构的时候挺有用。 在 64 位系统上跑项目？那你可以看看DBC2000 x64，配合V7用起来还蛮顺的，是兼容旧模块的时候。 如果你在做一些偏算法类的东西，比如数据挖掘，别错过CSC-791 的时空数据挖掘代码，跟V7结合起来做数据，效率会高不少。 哦对了，和Hive打交道的朋友，H

利用GPS数据与图像数据相结合，开展时空数据挖掘。

童咏昕老师在CCF会议上的“面向共享出行的时空众包计算”PPT展示了如何利用时空众包技术优化共享出行服务。这一技术通过整合时间和地点信息，实现了更高效的出行方式，为城市交通提供了创新解决方案。

《论语》作为儒家经典，蕴藏着丰富的智慧和哲理。它并非遥不可及的古籍，而是与现实生活息息相关的思想宝库。 通过解读《论语》，我们可以领悟孔子及其弟子的思想精髓，汲取为人处世的智慧，在面对人生选择和挑战时，找到更加从容和坚定的答案。 回归文本本身，感受经典的魅力，让《论语》的智慧之光，照亮我们前行的道路。