Multivariate Spatiotemporal(다변수 시공간)란 무엇입니까?
Multivariate Spatiotemporal 다변수 시공간 - The method learns from the multivariate spatiotemporal graph, the nodes represent the region with daily confirmed cases and death, and edges represent the inter-regional contacts based on mobility. [1] This article focuses on the active sensing problem in environmental field mapping and particularly exploits the use of intrinsic interactions among multivariate spatiotemporal data. [2] As a result, application scientists need effective data summarization techniques that can reduce large-scale multivariate spatiotemporal data sets while preserving the important data properties so that the reduced data can answer domain-specific queries involving multiple variables with sufficient accuracy. [3] Multivariate spatiotemporal variables can improve the accuracy of spatiotemporal estimation. [4] This review endeavors to provide a quick and thorough cognition and comprehension with regard to fundamental features and numerous outcomes in visual analytics for trajectory data, seeks to promote comparisons and criticisms about the descriptive framework for multivariate spatiotemporal trajectory data visualization, and aims to encourage the exploration of emerging methods and techniques. [5] Meanwhile, several case studies and task-based user evaluation demonstrate that our system is effective and practical for exploring and interpreting multivariate spatiotemporal patterns and anomalies in air quality data. [6] Does attention modulate SSVEP amplitude at higher flicker frequencies (gamma band, 30-80 Hz), and is attentional modulation constant across frequencies? By isolating SSVEP responses from the broadband EEG signal using a multivariate spatiotemporal source separation method, we demonstrate that flicker in the alpha and gamma bands elicit strongest and maximally phase stable brain responses (resonance), on which the effect of attention is opposite: positive for gamma and negative for alpha. [7] Multivariate spatiotemporal EEG patterns evoked from cues with high aversive value selectively and significantly differentiated the high PC from low PC group (64. [8] The results show that the proposed framework can effectively detect anomalous activities in multivariate spatiotemporal traffic demand data. [9] Does attention modulate SSVEP amplitude at higher flicker frequencies (gamma band, 30-80 Hz), and is attentional modulation constant across frequencies? By isolating SSVEP responses from the broadband EEG signal using a multivariate spatiotemporal source separation method, we demonstrate that flicker in the alpha and gamma bands elicit strongest and maximally phase stable brain responses (resonance), on which the effect of attention is opposite: positive for gamma and negative for alpha. [10]방법은 다변량 시공간 그래프에서 학습하며 노드는 일일 확진자와 사망자가 있는 지역을 나타내고 모서리는 이동성을 기반으로 한 지역 간 접촉을 나타냅니다. [1] 이 기사는 환경 필드 매핑의 능동 감지 문제에 초점을 맞추고 특히 다변량 시공간 데이터 간의 고유 상호 작용을 활용합니다. [2] 결과적으로 응용 과학자는 중요한 데이터 속성을 유지하면서 대규모 다변수 시공간 데이터 세트를 줄일 수 있는 효과적인 데이터 요약 기술이 필요하므로 축소된 데이터가 여러 변수를 포함하는 도메인별 쿼리에 충분한 정확도로 응답할 수 있습니다. [3] 다변량 시공간 변수는 시공간 추정의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. [4] 이 리뷰는 궤적 데이터에 대한 시각적 분석의 기본 기능과 수많은 결과에 관해 빠르고 철저한 인지와 이해를 제공하기 위해 노력하고, 다변량 시공간 궤적 데이터 시각화를 위한 기술 프레임워크에 대한 비교와 비판을 촉진하기 위해 노력하고 탐색을 장려하는 것을 목표로 합니다. 새로운 방법과 기술. [5] 한편, 여러 사례 연구 및 작업 기반 사용자 평가는 당사 시스템이 대기 질 데이터의 다변수 시공간 패턴 및 이상을 탐색하고 해석하는 데 효과적이고 실용적임을 보여줍니다. [6] 주의는 더 높은 깜박임 주파수(감마 대역, 30-80Hz)에서 SSVEP 진폭을 변조하고 주의 변조는 주파수 전반에 걸쳐 일정합니까? 다변수 시공간 소스 분리 방법을 사용하여 광대역 EEG 신호에서 SSVEP 응답을 분리함으로써 알파 및 감마 대역의 깜박임이 주의 효과가 반대인 가장 강력하고 최대 위상 안정한 뇌 반응(공명)을 유도한다는 것을 보여줍니다. 알파의 경우 감마 및 음수입니다. [7] 높은 혐오 값을 가진 단서에서 유발된 다변량 시공간 EEG 패턴은 높은 PC와 낮은 PC 그룹을 선택적으로 유의하게 구분했습니다(64. [8] 결과는 제안된 프레임워크가 다변수 시공간 트래픽 수요 데이터에서 이상 활동을 효과적으로 탐지할 수 있음을 보여줍니다. [9] 주의는 더 높은 깜박임 주파수(감마 대역, 30-80Hz)에서 SSVEP 진폭을 변조하고 주의 변조는 주파수 전반에 걸쳐 일정합니까? 다변수 시공간 소스 분리 방법을 사용하여 광대역 EEG 신호에서 SSVEP 응답을 분리함으로써 알파 및 감마 대역의 깜박임이 주의 효과가 반대인 가장 강력하고 최대 위상 안정한 뇌 반응(공명)을 유도한다는 것을 보여줍니다. 알파의 경우 감마 및 음수입니다. [10]
multivariate spatiotemporal datum
This article focuses on the active sensing problem in environmental field mapping and particularly exploits the use of intrinsic interactions among multivariate spatiotemporal data. [1] As a result, application scientists need effective data summarization techniques that can reduce large-scale multivariate spatiotemporal data sets while preserving the important data properties so that the reduced data can answer domain-specific queries involving multiple variables with sufficient accuracy. [2]이 기사는 환경 필드 매핑의 능동 감지 문제에 초점을 맞추고 특히 다변량 시공간 데이터 간의 고유 상호 작용을 활용합니다. [1] 결과적으로 응용 과학자는 중요한 데이터 속성을 유지하면서 대규모 다변수 시공간 데이터 세트를 줄일 수 있는 효과적인 데이터 요약 기술이 필요하므로 축소된 데이터가 여러 변수를 포함하는 도메인별 쿼리에 충분한 정확도로 응답할 수 있습니다. [2]
multivariate spatiotemporal source
Does attention modulate SSVEP amplitude at higher flicker frequencies (gamma band, 30-80 Hz), and is attentional modulation constant across frequencies? By isolating SSVEP responses from the broadband EEG signal using a multivariate spatiotemporal source separation method, we demonstrate that flicker in the alpha and gamma bands elicit strongest and maximally phase stable brain responses (resonance), on which the effect of attention is opposite: positive for gamma and negative for alpha. [1] Does attention modulate SSVEP amplitude at higher flicker frequencies (gamma band, 30-80 Hz), and is attentional modulation constant across frequencies? By isolating SSVEP responses from the broadband EEG signal using a multivariate spatiotemporal source separation method, we demonstrate that flicker in the alpha and gamma bands elicit strongest and maximally phase stable brain responses (resonance), on which the effect of attention is opposite: positive for gamma and negative for alpha. [2]주의는 더 높은 깜박임 주파수(감마 대역, 30-80Hz)에서 SSVEP 진폭을 변조하고 주의 변조는 주파수 전반에 걸쳐 일정합니까? 다변수 시공간 소스 분리 방법을 사용하여 광대역 EEG 신호에서 SSVEP 응답을 분리함으로써 알파 및 감마 대역의 깜박임이 주의 효과가 반대인 가장 강력하고 최대 위상 안정한 뇌 반응(공명)을 유도한다는 것을 보여줍니다. 알파의 경우 감마 및 음수입니다. [1] 주의는 더 높은 깜박임 주파수(감마 대역, 30-80Hz)에서 SSVEP 진폭을 변조하고 주의 변조는 주파수 전반에 걸쳐 일정합니까? 다변수 시공간 소스 분리 방법을 사용하여 광대역 EEG 신호에서 SSVEP 응답을 분리함으로써 알파 및 감마 대역의 깜박임이 주의 효과가 반대인 가장 강력하고 최대 위상 안정한 뇌 반응(공명)을 유도한다는 것을 보여줍니다. 알파의 경우 감마 및 음수입니다. [2]