وابسته به مکانی

مکانی مکانی یا مکانی مکانی مربوط به فضا و زمان است. فضایی به فضا اشاره دارد و زمانی به زمان اشاره دارد.

زمانی فضایی چیست؟

فضایی به فضا اشاره دارد. موقتی به زمان اشاره دارد. زمانی که داده ها در هر دو فضا و زمان جمع آوری می شود ، در تجزیه و تحلیل داده ها در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. این یک پدیده را در یک مکان و زمان خاص توصیف می کند - به عنوان مثال ، حرکات حمل و نقل در یک منطقه جغرافیایی به مرور زمان (تصویر بالا را ببینید). فرد با پیش بینی چگونگی حرکت اشیاء در فضا و زمان ، از استدلال مکانی و زمانی برای حل مشکلات چند مرحله ای استفاده می کند.

تجزیه و تحلیل داده های فضا-زمانی چیست؟

تجزیه و تحلیل داده های فضا-زمانی یک منطقه در حال رشد تحقیقات با توسعه پردازنده های محاسباتی قدرتمند مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) است که برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ استفاده می شود. پایگاه داده های مکانی-زمانی میزبان داده های میزبان جمع آوری شده در هر دو فضا و زمان است که یک پدیده را در یک مکان و دوره خاص توصیف می کند.

برنامه های کاربردی برای تجزیه و تحلیل داده های فضا-زمانی شامل مطالعه زیست شناسی ، بوم شناسی ، هواشناسی ، پزشکی ، حمل و نقل و جنگلداری است.

تجسم و تجزیه و تحلیل داده های فضایی-زمانی می تواند چالش برانگیز باشد زیرا فضا دارای مسیرهای نامحدود است-به بالا ، پایین ، به طرفین ، شمال ، جنوب ، شرق ، غرب-در حالی که زمان فقط می تواند به جلو برود. ترکیب و ارزیابی دو عامل فضا و زمان می تواند پیچیده باشد.

داده ها بسته به نحوه تعریف فضا می توانند نتایج متفاوتی به دست آورند - کد پستی ، یک دستگاه سرشماری یا یک حالت. بسته به اندازه گیری در ثانیه ، دقیقه ، ساعت ، روز یا سالها ، زمان می تواند پاسخ های متناقض را ارائه دهد.

اهداف اصلی تجزیه و تحلیل فضایی پیش بینی و توضیحات است.

تفاوت بین بانکهای اطلاعاتی زمانی و مکانی

یک پایگاه داده مکانی ذخیره می کند و امکان نمایش داده های تعریف شده توسط فضای هندسی را فراهم می کند. بسیاری از بانکهای اطلاعاتی مکانی می توانند مختصات ، نقاط ، خطوط و چند ضلعی ساده را نشان دهند. برخی می توانند داده های پیچیده تری مانند اشیاء سه بعدی ، پوشش توپولوژیکی و شبکه های خطی را کنترل کنند.

یک بانک اطلاعاتی زمانی داده های مربوط به زمان ، گذشته ، حال یا آینده را ذخیره می کند. این می تواند در چه مواقع برخی از مدخل ها دقیق باشد. داده ها به سه نوع تقسیم می شوند:

• زمان معتبر - دوره زمانی که یک واقعیت در دنیای واقعی صادق است.
• زمان معامله - مدت زمانی که یک واقعیت ذخیره شده در پایگاه داده شناخته شده بود.
• داده های Bitemporal - هم زمان معتبر و هم معامله را ترکیب می کند.

ذخیره و دسترسی به داده های مکانی و زمانی در مناطقی مانند سیستم های اطلاعات جغرافیایی، سیستم های اطلاعات محیطی و نورو انفورماتیک مورد نیاز است. یک پایگاه داده مکانی-زمانی بر داده های مربوط به اجسام متحرک تمرکز می کند.

استدلال زمانی مکانی چیست؟

استدلال زمانی مکانی چیزی است که یک شخص یا یک ربات با هوش مصنوعی برای درک اینکه چگونه موارد در یک فضا با هم قرار می گیرند، استفاده می کند. با به تصویر کشیدن یک الگوی فضایی انجام می شود. این شامل تجسم یک فرآیند گام به گام و نحوه دستکاری اشیاء به الگوهای مختلف است.

استدلال مکانی-زمانی کلیدی برای حل مسئله و مهارت های سازمانی است. در علوم کامپیوتر برای کمک به ربات ها برای درک و هدایت زمان و مکان استفاده می شود. استدلال زمانی مکانی نیز در روانشناسی شناختی برای بررسی چگونگی پردازش ذهن دانش خود از زمان و مکان استفاده می شود.

مثال‌های استدلال مکانی-زمانی

برخی از نمونه‌های استدلال مکانی-زمانی شامل آزمون‌های استعداد درخواست شغلی است. آزمون‌های استدلال فضایی توانایی داوطلب را برای دستکاری، مرتب کردن و چرخاندن اشیا در چشم ذهن خود بدون لمس اشیاء فیزیکی ارزیابی می‌کند. این آزمون ها اغلب برای مهندسی فنی و استخدام نظامی استفاده می شود.

در زندگی روزمره، مثال‌های استدلال مکانی-زمانی شامل استفاده از نقشه یا قطب‌نما، ادغام در ترافیک در حین رانندگی و تعیین تعداد اشیاء می‌توانند در یک جعبه قرار گیرند.

استدلال مکانی-زمانی با تعیین بهترین توزیع و عملکرد مراقبت های پزشکی در صنعت مراقبت های بهداشتی اعمال می شود. تحلیل‌های زمانی فضایی می‌توانند الگوهای بیماری را در طول زمان بررسی کنند و هر چیز غیرعادی را نشان دهند.

استدلال مکانی-زمانی نیز در توسعه هوش مصنوعی مهم است. کاربردهای زیادی در پردازش زبان طبیعی، سیستم های اطلاعات جغرافیایی، زیست شناسی محاسباتی و تفسیر اسناد دارد.

آیا HEAVY. AI ابزارهایی را برای تجزیه و تحلیل زمانی فضا ارائه می دهد؟

آره. HEAVY. AI به تحلیلگران روش‌های تحول‌آفرین جدید برای تعامل با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ، به‌ویژه آن‌هایی که شامل داده‌های مکانی-زمانی هستند، می‌دهد. تعامل با داده‌های مکانی روی نقشه، یا به‌عنوان نمودار سری زمانی، زمینه و سیگنال‌های بصری را فراهم می‌کند که HEAVY. AI می‌تواند به شما در درک واضح و شهودی کمک کند.