时空演变

利用1994-2020年全国30个省份的面板数据，分析了中国城镇化率的时空演变趋势。研究发现，中国城镇化率总体呈现持续上升趋势，但存在明显的区域差异。东部地区城镇化水平较高且增长速度较快，西部地区城镇化水平较低但增长速度相对较慢，呈现出明显的空间不均衡特征。此外，还探讨了影响中国城镇化率时空演变的主要因素。

CSC-791-空间数据挖掘空间/时间数据挖掘代码

MATLAB的发展历程逐步展现出其在科技领域中的重要性。

Oracle ERP的发展历程，对理解ERP的历史具有重要意义。

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。

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。

随着软件架构从两层发展到多层，状态管理也经历了显著的变化。在传统的两层架构中，数据库承担了管理状态的主要责任，数据库连接的状态直接反映了应用的状态。 然而，随着三层架构的兴起，特别是互联网应用的普及，数据库连接不再始终保持，状态管理的重担也逐渐从数据库转移到应用层。这种转变引入了新的挑战，例如如何在不同层之间保持数据一致性。 在四层及更复杂的架构中，状态管理的复杂性进一步增加。各个层级之间可能需要处理不同类型、不同粒度的状态，如何高效地同步和管理这些状态成为了一个关键问题。

随着数据管理技术的迅猛发展，SQL开发者的职责已经逐步扩展。他们不仅仅负责数据库查询和优化，还要参与数据架构设计和系统集成。

AnomalyDetector 是一个用于 MATLAB 环境的非参数异常检测器，可用于进行 时空异常检测。源代码在 Linux 系统下使用 MATLAB R2009b 进行了测试。此工具不依赖于非标准库，除了用于可视化的 tight_subplot.m 函数外，代码所需的所有文件均在工作目录中。数据集位于“数据”文件夹中，其中包含清理和对齐的传感器数据。 要测试 非参数方法，可在工作目录中键入 nonparametric_approach。 要测试 概率方法，则可通过在工作目录中键入 probabilistic_approach。 无论哪种方法，均可在数秒内获得测试结果。