问题标签 [temporal]

我有一些关于几个县的水质数据，这是一组月平均指标。该数据的形式为

如何使用 OWL 和 Protégé 对本体进行建模以表示这些数据？我首先尝试为每个指标的县和数据属性创建一个类，但我真的不知道如何对与指标值关联的这个时间维度进行建模。

My time-series data includes date-time and temperature columns as follows:

rn25_29_o:

I am using median smoothing function to enhance small fluctuations that are caused because of imprecise measurements.

subsequently, the output of the median smoothing is used for building temporal model and achieving predictions by using the following code:

Finally, I encounter with the following error:

Error in seq.default(head(tt, 1), tail(tt, 1), deltat) : 'by' argument is much too small

FYI: The modeling and prediction function works properly by using original time-series data.

Please, guide me through this error.

我可以想到几种可能的方法来存储并在 Neo4j 中查询时态数据。查看能够搜索重复事件和任何异常的示例，我可以看到两种可能性：

一个简单的选择是为每次发生的事件创建一个节点。虽然很容易构建一个密码查询来查找一天、某个范围内的所有事件等，但这可能会创建许多不必要的节点。它还可以很容易地更改单个事件的时间、位置等，因为已经有一个包含基本信息的节点。

第二个选项是将重复时间模式存储为事件节点的属性。这将大大减少图中的节点数量。当搜索特定日期或范围内的事件时，所有满足开始/结束日期（加上任何其他）标准的节点都可以返回给客户端。然后归结为迭代结果以提取出时间模式在搜索范围内给出日期的子集，然后将其与任何异常进行比较并根据需要合并（或忽略）结果（这可能在拉动时部分实现作为查询的一部分的初始结果集）。

虽然第二个选项是我目前会选择的选项，但它似乎非常低效，因为它两次处理数据，尽管第二次处理的子集较小。即使是 Neo4j 的插件也可能会导致两次数据传递，但处理将在数据库服务器上完成，而不是在请求客户端上完成。

我想知道是否可以使用 Cypher 或 Neo4j 作为初始查询的一部分进行此处理？

我的表定义

我只需要插入一些虚拟数据进行测试。所以我用了

ORA-02290: 违反检查约束 (USER_VALID_TIME793C79)

任何帮助都会很棒。

谢谢。

根据我的阅读，在 JPA 中处理日期时可以选择 3 种类型的 TemportalTypes。他们是：

我以TIMESTAMPand 为例，它会像这样保留我的日期：2014-10-10 02:12:39

不过，我注意到的是，我的约会对象正在失去 AM/PM。假设我的日期以 String 的形式出现2014-10-10 02:12:39 PM，它将被保存为2014-10-10 02:12:39. 当我去访问它时，它将AM不是PM因为我的日期格式是MMM dd, yyyy HH:mm:ss a.

我应该使用哪种 TemporalType 将 AM/PM 信息保存在数据库中？

我想自动识别文档流中的日期，从这个意义上说，我想使用开源项目 Heideltime 提供的代码，可在此处获得 ( https://code.google.com/p/heideltime/ )。我已经安装了 Heideltime 工具包（不是独立版本），现在我想知道如何引用它并在我的 Java 项目中调用它。我已经在 pom.xml 中向 Heideltime 添加了一个依赖项：

但是我不确定如何将此源项目中的类调用到我自己的项目中。我对两者都使用 Maven。任何曾经使用过它的人都可以给我一个建议或建议吗？非常感谢！

我想使用如下所示的可视化来可视化我的数据中事件的时间戳：

我想这可以通过几种不同的方式完成，并且由于我缺乏 D3 经验，我想听听一个好的方法的建议。也许它可以通过以复杂的方式操纵一些常见的可视化来实现？

编辑：根据 ee2Dev 的反馈，我将做 4 行而不是 2 行，分别捕获来电和去电/文本。关于粒度，如果可视化能够以 5 分钟的间隔捕获一周的数据，那将是最好的（一条短信将等于 5 分钟的通话，而 48 分钟的通话将四舍五入为 50 分钟的通话）。这将相当于 7*24*12 = 2016 个可能的间隔，这似乎有些合理。也许 10 分钟的间隔比 5 分钟的间隔更合适，但我想代码可以很容易地调整。我没有展示的是应该如何标记午夜以显示哪些日子是活动的，哪些不是。

下面是我的代码和我的示例数据：

我想要使​​用 k-means 聚类地理数据（纬度、经度、时间戳）。我正在寻找一个好的核心功能，我找不到好的论文或其他资源。时间我乘以时间和空间距离：

也许有人知道聚类时态地理数据的一个很好的核心功能？（需要引用）

我有一个在不同日期收集的空间多边形数据框列表。我想在列表中的每一天添加时间，这样我就可以对“Z”（DDD.LFRP）变量进行子集化和基于时间/日期的方法。以下是空间多边形列表的子集：

请问如何添加添加时间/日期？时间戳是从文件名中的一组字符串子集创建的：

然后我尝试了@RobertH 编写的代码

我想在 Swift 中使用 Multipeer Connectivity 临时同步两个 iOS 设备（因此它应该适用于 WIFI 和蓝牙）。

理想情况下，我需要在 0.03 毫秒内进行同步，但 0.3 毫秒是可以接受的。

到目前为止，我正在播放来自设备 1 的声音并使用设备 2 录制，测量从设备通过 Multipeer Connectivity 相互连接的那一刻起的时间。

不幸的是，这并不能提供我的应用程序所需的准确时间同步。