昨天看了簪花仕女图，想象一千多年前她们和姐妹一起赏花游园的情景。如果被历史记载算是一种幸运，她们几位能在时间的长河里留下身影或文字，后人知道她们来过、存在过。这样想来，地球上的数亿人包括自己，不过是时间里的一粒尘埃、一个元素，在这个世界上除了亲人同事朋友没有人知道自己存在过，也没有做出什么值得写进历史留在历史里的，平凡普通得不能再普通，却还会因为这样那样的人和事而烦恼，大概“庸人自扰”说的就是这样吧。

挑挑选选，运气还好可以半天把办公家具采购完毕，虽然下着雨，但心里一直再憧憬未来的时间里能够有新的收获。这个世上不是每一个人都能载入名册，更多的是你我这样在平淡日常里收集幸福的普通人，学会在平庸的生活里有趣，让平凡的生活开出花。如果能鸟瞰地球，鸟瞰太阳系，我们做的这些事情，很渺小，小到可以忽略不计，惟有心悦的是，以前的愿望在慢慢有了雏形。

时空数据挖掘:综述

时空数据挖掘的目的是在大的空间和时空数据中发现有趣的、有用的但非平凡的模式。应用于公共安全、生态学、流行病学、地球科学等领域。这个问题是具有挑战性的，因为虚假模式的高社会成本和过高的计算成本。近年来的时空数据挖掘研究因其快速增长而需要更新。此外，他们没有充分研究时空数据挖掘的并行技术。本文介绍了时空数据挖掘方法的最新进展。其次，对时空数据挖掘的并行计算方法进行了详细的综述; 时空数据挖掘是在大规模的时空数据中发现新的、非平凡的但潜在有用的模式的过程。时空(ST)数据包括地理参考的气候变量、流行病爆发、犯罪事件、社交媒体、交通、交通动态等。由于其跨学科性质，分析和挖掘这些数据对于推进许多科学问题和现实世界应用的最先进技术是非常重要的。因此ST数据在公共安全、生态学、流行病学等多个领域的应用尤为突出。

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