时间旅行

摘要： 我们可以穿越时光,回到过去或去往未来吗?20世纪初,爱因斯坦的相对论表明这个想法也许真的有戏。霍金提出的“黑洞”“光速”“虫洞”三种“穿越路径”,似乎也为“时间旅行”提供了可行的理论基础。但是,“可能”和“一定”之间的距离,也许隔着许多个银河系。就目前而言,技术和理论上存在的限制与悖论,都让我们的时间旅行停留在科幻层面。

摘要： 大多数科幻作品涉及“时间旅行”这一题材,就是简单地设定为回到过去,这会导致一条难以忽视的悖论——“祖父悖论”的产生。“祖父悖论”是一种时间旅行的悖论,它最先由法国科幻小说作家赫内·巴赫札维勒提出。悖论情景如下:假如你回到过去,在自己父亲出生前把自己的祖父杀死,此举动会导致你没有父亲,没有父亲也就不会有你,那么是谁杀了祖父呢?而在著名导演克里斯托弗·诺兰的科幻电影《信条》中。

摘要： 项目说明:Wormhole,虫洞,是宇宙中可能存在着的时空隧道,它带来瞬时转移、时间旅行的可能性。科学家认为虫洞就像大海上的漩涡,无处不在,却转瞬即逝。PINES ARCH三裕建筑从神秘的虫洞理论中获得灵感,为杭州高浪控股股份有限公司打造出一个全新的实验空间——“虫洞”2022高浪星球B612展厅。

摘要： 物理理论允许时间旅行的存在,但无论我们如何改变过去,事情总是会通向同样的未来。回到过去也改变不了即将发生的事情时间旅行或许是很多人的梦想,但一个坏消息是:即使能够回到过去,你也无法改变已经发生的事情。这是澳大利亚昆士兰大学的两位研究人员数学建模的结论。但这个消息也有好的一面,虽然研究结论粉碎了我们改变历史的念头,但它同时也消除了时间旅行的一个主要障碍。

摘要： 每一个时代都有让人印象深刻的成就与艺术造诣,无论是时代背景的产物亦或者美学功能的影响,这些因素在腕表的发展史上也都留下了不可磨灭的印记。展开这一幅幅时代的画卷,在回顾历史长廊的同时,我们也会看到腕表的演变与进步,技术与功能美学的碰撞,就如同时间旅行一样,万般皆不同,又火花四射魅力无限。19世纪:崭露头角说到哪个时代是对人类社会最具影响力的,19世纪都是第一个当之无愧被选择的时期。

摘要： 如罗伯特·麦基所言,科幻电影属于“超大类型”“庞大而复杂”“本身便孕育着诸多自发类型的背景、表演风格或电影制作技巧”。科幻理论家赫伯特·W·弗兰克在1985年认为科幻电影的题材可分为如下八种:1.空想或反空想;2.太空片;3.妖魔鬼怪;4.侵略片;5.机器人和自动机;6.时间旅行;7.灾难片;8.选择世界或并存世界。科技发展永无止境,人类的想象无穷无尽,以上分类在今日不得不作出修订,如“机器人和自动机”可替换为“赛博格”并形成亚类型。虽然“类型”意味着商业化和大众口味,但在世纪之交这个“政治、技术、文化转变的关键时间段,科幻甚至变成一些新型理论发生的基础……这是一个科幻脱离约定俗成的‘类型’,变成一种更为普遍的认知、表现、生成世界的‘方法’的过程”。

摘要： 《信条》以“负熵”理论为科幻基底,通过“倒帧”的剪辑形式制造出了相当惊奇的视觉奇观。从叙事时间来看,《信条》通过局部事物的倒序运动,带来了事物时间维度顺逆交错的二维错觉;实际上,主人公的时间线保持着因果线性叙事逻辑,客观时间线则呈现为叙事空间。通过时间旅行中的尼尔之死,电影以责任化的自由观念凸显审美伦理,提升了蒙太奇杂耍的精神高度。

摘要： 为永恒时代而创我们在心里描绘着这场属于所有人的时间旅行。现下时代在以前所未有的速度发生变化,社会的结构也不断更新。等待我们的是下一个挑战、下一个更大的舞台,而我们前进的道路是为下一个时代所创。为了看到下一个更有意义的景致,明日远胜今朝。从现在这个瞬间触发新的开始吧!这将成为无限快乐的起点。我们只是希翼一个幸福、和平的世界。

摘要： 虫洞是1916年由奥地利物理学家路德维希·弗莱姆首次提出的概念。1930年由爱因斯坦及纳森·罗森在研究引力场方程时假设的,认为透过虫洞可以做瞬时的空间转移或者做时间旅行。虫洞也称时空洞(sofa),称“爱因斯坦-罗森桥”,也译作“蛀孔”,是宇宙中可能存在的连接两个不同时空的狭窄隧道。现实之中,是否存在这样的“时空洞”呢?目前,世界上没有相关科学仪器,因而无法证明它的存在。

摘要： 亲爱的朋友,2021年好!告别亦是再见一元复旦,律令春新。新年第一期的卷首,亦是《粤海风》开始时间旅行的宣告。人生如逆旅,你我是行人。无数个告别与再见,构成人生的轨迹。《粤海风》的轨迹,名为“期刊”(Periodical)——周而复始,按期刊发。在媒介传播的多元格局下,《粤海风》不仅以文字印刷出版物的方式存在,还以文化空间的方式丰富、延展着文艺期刊的生命意义。

摘要： 旅行时间数据调整部提取存在于对象链路的周边的链路作为参照链路。旅行时间数据调整部在参照链路中选择与对象链路的样本数据不足基准数的时间段相同的时间段，检索统计数据与该选择出的时间段类似的其他时间段。然后，将与在参照链路中选择出的时间段对应的、对象链路的相同时间段的样本数据数与样本数据的数量为基准数以下的时间段的样本数据数相加，根据这些样本数据来制作统计数据。

摘要： 本发明涉及地震勘探数据处理技术领域，尤其涉及一种地震波旅行时间计算方法；包括以下步骤：S1，确定基本旅行时间计算公式基本形式；S2，根据所述泰勒级数原理和连续分式近似旅行时间平方公式对所述基本旅行时间计算公式进行更高阶的近似；S3，对更高阶的所述基本旅行时间计算公式中偏移距的4次方和6次方进行同时降幂处理，输出旅行时间；本发明实施例通过对基本旅行时间计算公式进行更高阶的近似，然后对更高阶的所述基本旅行时间计算公式降幂处理输出旅行时间；操作简单，运算高效。

摘要： 本申请涉及一种车辆旅行时间预测的方法、设备和计算机设备，其中，车辆旅行时间预测的方法包括：获取目标车辆行驶的时刻信息和位置信息，根据时刻信息确定目标车辆的时间切片信息，根据位置信息确定目标车辆的空间切片信息，在根据位置信息判定目标车辆位于目标空间切片的情况下，根据位置信息、时间切片信息和历史时间信息，计算目标车辆的时间特征向量，根据空间切片信息和空间切片中的参考速度，计算目标车辆的空间特征向量，根据时刻信息、位置信息、时间特征向量和空间特征向量，预测目标车辆的旅行时间，解决了基于空间特征向量在对公共交通系统中的车辆进行长期时间预测的情况下，预测准确度低的问题，提高了车辆旅行时间预测的准确度。

摘要： 本发明公开了一种交通流量或旅行时间的预测方法，包括：获取终端回传的海量导航路径规划数据；根据所述海量导航路径规划数据，得到所述待预测道路在预测时间段内的导航规划流量；获取所述待预测道路的实时交通流量、实时旅行时间、历史交通流量、历史旅行时间和导航规划流量；对所述待预测道路的实时旅行时间、历史旅行时间、实时交通流量、历史交通流量、导航规划流量进行神经网络学习，得到所述待预测道路在所述预测时间段的预测交通流量或预测旅行时间。采用本发明提供的技术方案，能得到更接近于实际情况的预测交通流量或预测旅行时间。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态数据融合与多模型集成的旅行时间预测方法，包括：多模态数据预处理模块：从出租车GPS轨迹数据中根据载客状态提取出租车行程数据；多模态数据分析、特征提取与特征融合模块：从出租车轨迹数据、天气数据、司机画像数据等领域分别提取相应的特征子向量，并完成特征拼接；多模型集成模块：分别建立梯度提升决策树模型和深度神经网络模型，并使用决策树模型对以上模型的预测结果进行集成。本发明的旅行时间预测方法融合了出租车轨迹数据、天气数据、司机画像数据等多模态数据，充分提取与挖掘对旅行时间有影响的因素，建立了基于决策树的集成模型，使得本发明以较小的计算代价获得了较高的行程旅行时间预测准确率。

摘要： 旅行时间数据调整部提取存在于对象链路的周边的链路作为参照链路。旅行时间数据调整部在参照链路中选择与对象链路的样本数据不足基准数的时间段相同的时间段，检索统计数据与该选择出的时间段类似的其他时间段。然后，将与在参照链路中选择出的时间段对应的、对象链路的相同时间段的样本数据数与样本数据的数量为基准数以下的时间段的样本数据数相加，根据这些样本数据来制作统计数据。

摘要： 确定函数内部加载修改是否影响被追踪的函数的所述输出。函数在实体的先前执行的被追踪部分内被标识。该函数包括可执行指令序列，并且产生一个或多个输出。由该函数的被追踪的实例产生的(多个)追踪的输出数据值被确定，并且该可执行指令序列内的执行从存储器的加载的可执行指令被标识。该函数的执行被仿真，同时用不同的存储器值替换在所述函数的被追踪的实例期间由所述可执行指令加载的追踪存储器值，并且同时产生(多个)仿真的输出数据值。基于在(多个)被追踪的输出数据值与(多个)仿真的输出数据值之间存在差异，通知在用户接口处或者向软件组件被生成。

摘要： 本公开实施例中提供了一种基于混合深度学习框架的城市车辆旅行时间估计方法，属于数据处理技术领域，具体包括：构建无向图；形成嵌入向量集合；收集原始数据集，并根据其数据结构划分为路径数据集、时间数据集、交通数据集、天气数据集和个人数据集；得到每个数据集对应的向量序列；得到多模态特征；得到综合特征向量；计算旅行时间的估计值；根据估计值与真实值的误差值迭代更新可学习参数，直到误差值小于阈值，得到目标模型；采集目标车辆的路径数据集、时间数据集、交通数据集、天气数据集和个人数据集输入目标模型，得到旅行时间预测值。通过本公开的方案，拟合特征间的交互关系，有效融合多模态特征，全面、精确地估计车辆旅行时间。

摘要： 利用差异图进行跟踪索引和重放。重放以第一指令开始且以第二指令结束的跟踪的指令的子集以获得一个或多个命名资源的状态。基于重放指令的子集，生成差异图，该差异图被结构化为使得在第一指令处的差异图的添加将一个或多个命名资源带到第二状态，并且在第二指令处的差异图的减去将一个或多个命名资源带到第一状态。到达目标指令的一部分，稍后在第一指令处添加差异图以在第二指令处恢复第二状态，或者在第二指令处减去差异图以恢复第一指令的第一状态。

摘要： 本发明涉及车辆的时间预测技术领域，具体涉及一种公路车辆旅行时间的预测方法。包括以下步骤：获取公路车辆旅行时间数据集，并对其进行数据预处理；通过平均链接度量方法进行路段间相似度的度量；根据相似度对路段进行基于空间层次的聚类，并通过聚类算法获得k个路段群；根据多输入门控循环单元模型(M‑GRU)对k个路段群进行分别建模，且分别嵌入公路车辆旅行时间趋势变化信息；并将每个路段群的建模后的多输入门控循环单元模型(M‑GRU)的输出信息与嵌入的趋势变化信息进行拼接，得到深度多输入门控循环单元模型(DM‑GRU)输出所有路段的未来车辆旅行时间。本发明的目的是解决现有的公路交通车辆旅行时间的预测的精确度较低的问题。