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Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels

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简介：
《Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels》一书深入探讨空间计量经济学理论与应用，涵盖从截面数据到空间面板模型的全面分析。 从横截面数据到空间面板的数据分析在空间计量经济学中的应用。

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  • Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels
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    《Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels》一书深入探讨空间计量经济学理论与应用，涵盖从截面数据到空间面板模型的全面分析。 从横截面数据到空间面板的数据分析在空间计量经济学中的应用。
     
  • Spatial Data Analysis Using Statistical Methods
    优质
    《Spatial Data Analysis Using Statistical Methods》是一本专注于空间数据分析的统计方法论著作，深入探讨了如何利用统计工具解析地理分布数据，为研究者和实践者提供了强大的分析手段。 研究空间数据分析的统计方法面临一系列在统计科学领域内较为独特的挑战。与其他学科相比，空间统计学融合了通常在不同课程中单独教授的各种理念、方法和技术。掌握空间统计需要运用应用统计学、数理统计、线性模型理论、回归分析、时间序列和随机过程等领域的工具。此外，理解空间数据还需要一种特别的思维方式，即专注于空间数据的独特特征，并使用专门设计用于处理此类数据的分析工具。
     
  • theory-and-practice-of-spatial-data-analysis
    优质
    《空间数据分析的理论与实践》一书深入探讨了地理信息系统中空间数据处理、分析的方法和技术，结合实际案例，为读者提供了全面的学习和应用指南。 《空间数据分析：理论与实践》一书全面介绍了空间数据分析领域的知识。该书开篇概述了空间数据分析的重要性以及地理位置（地点、情境和空间）在科学研究和政策研究中的作用。书中涵盖了从地理空间中属性表示的基本问题到最新的探索性空间数据分析方法及模型，旨在引领读者深入了解支撑空间数据分析的关键领域，并为理解和评估这一领域的重要议题提供平台。本书的部分内容适合本科生和硕士生阅读，同时包含了一些具有挑战性的材料，对于从事空间分析研究的地理学家、社会科学家、经济学家、环境科学家以及统计学研究人员来说也非常有价值。
     
  • Spatial Modulation_iMRC_ML_BPSK.rar_BPSK_iMRC_Spatial_Modulation
    优质
    该资源包包含BPSK调制下的空间调制与智能复用接收机(iMRC)技术结合的研究内容，运用机器学习优化通信系统的性能。 spatial modulation结合iMRC和ML技术，并使用BPSK调制方式。
     
  • Spring-GIS：结合Spring Data JPA与Hibernate Spatial及PostGIS
    优质
    Spring-GIS项目旨在整合Spring Data JPA框架与Hibernate Spatial库以及PostGIS地理数据库,为开发者提供强大的空间数据操作和管理能力。 Spring Data JPA是Spring框架的一部分，简化了使用Java Persistence API (JPA) 的过程，并提供了对数据访问层对象的便捷管理。通过泛型接口自动生成CRUD操作，降低了数据库操作的复杂性。开发者只需定义Repository接口，就能自动实现基础的数据库交互功能。 Hibernate Spatial是Hibernate ORM的一个扩展，用于处理空间数据，在Java应用中支持地理信息系统（GIS）功能，包括几何对象的操作、空间关系判断和查询等。这使得在关系数据库中存储和检索地理信息变得简单，并且它支持多种GIS标准如Simple Features for SQL。 PostGIS是PostgreSQL数据库的扩展，将后者转变为强大的空间数据管理系统。它可以处理复杂的几何对象并提供丰富的空间运算功能，广泛应用于地图服务、地理信息系统等领域。 结合Spring Data JPA、Hibernate Spatial与PostGIS可以在Spring应用中构建高效的空间数据处理系统。通过配置连接到使用PostGIS扩展的PostgreSQL数据库，并定义Repository接口利用Spatial注解来操作空间数据，开发人员可以以面向对象的方式在Java代码中处理这些信息并生成高效的查询语句。 这种组合特别适用于需要地理信息处理的应用场景，如在线地图服务、房产搜索引擎和交通规划系统。Spring Data JPA使得开发者能够专注于业务逻辑而无需关心底层数据库操作的细节；Hibernate Spatial确保了空间数据的正确处理和高性能查询；PostGIS则提供了强大的空间数据库功能，保证存储与计算效率。 spring-gis项目结合Java开发工具，为构建高效、灵活的地理信息系统应用提供坚实基础。利用这些技术可以轻松地处理和查询空间数据以满足各种复杂的业务需求。
     
  • Applied Spatial Analysis Handbook
    优质
    《Applied Spatial Analysis Handbook》是一本全面介绍空间数据分析方法与应用的专业书籍，适用于地理学、城市规划及环境科学等领域的研究人员和学生。 GIS空间分析确实非常经典。本段落分为两部分，这是第一部分。参考文献为Manfred M. Fischer与Arthur Getis合著的《Handbook of Applied Spatial Analysis: Software Tools, Methods and Applications》。
     
  • Spatial Trajectories in Computing
    优质
    《Spatial Trajectories in Computing》一书探讨了计算环境中空间轨迹的应用与分析，涵盖数据处理、模式识别及移动对象数据库等领域。 空间轨迹分析仍是一个年轻且充满活力的研究领域。本书可以为研究人员和应用开发者提供关于轨迹索引、搜索及数据挖掘的全面概述，帮助他们探索这一激动人心的领域，并开发新的方法与应用。此外，它还可以向研究生及其他感兴趣的读者介绍该有前景研究主题的最新进展。
     
  • Spatial Pyramid Pooling Net简介
    优质
    Spatial Pyramid Pooling Net是一种深度学习模型中的池化技术，通过在不同尺度上提取特征，增强了模型对输入数据的空间不变性，提高了分类和检测任务的效果。 本段落档主要介绍了SPP-Net论文中的网络架构和核心思想。
     
  • Shaping Light Using Spatial Light Modulators
    优质
    本文介绍了空间光调制器（SLM）的基本原理及其在光学领域的应用，探讨了如何利用SLM操控光线，实现复杂光场的精确塑造。 C. Rosales-Guzmán and A. Forbes, How to Shape Light with Spatial Light Modulators, SPIE, Bellingham, WA, 2017.
     
  • Spatial Uncertainty Modeling in Geostatistics: Second Edition
    优质
    《空间不确定性建模在地质统计学中的应用（第二版）》深入探讨了如何利用先进的统计技术处理地理数据中的不确定性和变异性问题。书中涵盖了最新的理论进展和实际案例研究，为读者提供了理解和解决复杂空间数据分析挑战所需的工具和技术。 地质统计学当前最新的介绍书籍之一是2012年出版的第二版。