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        如何安撫新上車的時代女郎，已經(jīng)完全不需要吳塵操心。

        事實也絕對勝于雄辯。在眾目睽睽之下，可可操縱軌道機械鉗表演拼接車的前后挪移。又讓她們自己駕駛車輛展示拼接車的內(nèi)外重疊。還有一個容易被忽略的細節(jié)，終于被菲亞特號上的時代女郎們想起。在先前的時空拼貼中，菲亞特309武裝大巴前后共計拼貼了5次。分明就是5×拼貼。前四次都是拼貼的女警駕駛的警車，拼貼了309大巴9排座椅的前8排。剩下的最后一排座椅被女攝影師的菲亞特500L補全。

        再想想，對不對？

        “指揮官先生，您的意思是，拼貼的次數(shù)可以參考汽車座椅對嗎？”可可立刻就想到了啊。

        “座椅是拼接車輛時，一個非常明顯的‘標志物’。”吳塵也不否認這是對“時空貼片”非常簡單化的認知：“從每輛汽車的‘時空體積’而言，相應(yīng)的‘要素’都會自然重疊。就像是簡簡單單的‘相似相容’。”

        在計算機技術(shù)中，“時空體積”表示是指將給定序列的幀進行堆疊，前提是精確的定位、對齊以及背景剪除。屬于行為識別的一種方式。

        而時空體積在科學中的概念，近似于“流形Manifold”：是局部具有“歐幾里得空間Euclideanspace”性質(zhì)的空間，在數(shù)學中用于描述幾何形體。物理上，經(jīng)典力學的相空間和構(gòu)造廣義相對論的時空模型的四維偽黎曼流形都是流形的實例。

        而伴隨計算機技術(shù)新晉誕生的“流形學習ManifoldLearning”是機器學習、模式識別中的一種方法，在“維數(shù)約簡算法”方面具有廣泛的應(yīng)用。它的主要思想是將高維的數(shù)據(jù)映射到低維，使該低維的數(shù)據(jù)能夠反映原高維數(shù)據(jù)的某些本質(zhì)結(jié)構(gòu)特征。流形學習的前提是有一種假設(shè)，即某些高維數(shù)據(jù)，實際是一種低維的流形結(jié)構(gòu)嵌入在高維空間中。流形學習的目的是將其映射回低維空間中，揭示其本質(zhì)。流形學習可以作為一種數(shù)據(jù)降維的方式。此外，流形能夠刻畫數(shù)據(jù)的本質(zhì)，主要代表方法有等距映射、局部線性嵌入等。

        自2000年在著名的科學雜志《Sce》首次提出以來，流形學習成為機器學習領(lǐng)域中的一個熱點。

        而來自庇護所的大玩家吳塵，則科幻的稱之為“時空貼片”。

        最簡單的解釋就是：“從劇情時空的層面對劇情造物進行劇情要素的解構(gòu)和重組”。本質(zhì)上是一種高維規(guī)則的低緯展現(xiàn)。

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