如何安新上車的時代郎，已經完全不需要吳塵心。

事實也絕對勝於雄辯。在眾目睽睽之下，可可縱軌道機械鉗表演拼接車的前後挪移。又讓們自己駕駛車輛展示拼接車的外重疊。還有一個容易被忽略的細節，終於被菲亞特號上的時代郎們想起。在先前的時空拼中，菲亞特309武裝大前後共計拼了5次。分明就是5×拼。前四次都是拼的警吉安娜駕駛的警車，拼了309大9排座椅的前8排。剩下的最後一排座椅被攝影師的菲亞特500L補全。

再想想，對不對？

“指揮先生，您的意思是，拼的次數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‘標誌’。”吳塵也不否認這是對“時空片”非常簡單化的認知：“從每輛汽車的‘時空積’而言，相應的‘要素’都會自然重疊。就像是簡簡單單的‘相似相容’。”

在計算機技中，“時空積”是指將給定序列的幀進行堆疊，前提是確的定位、對齊以及背景剪除。屬於行為識別的一種方式。

而時空積在科學中的概念，近似於“流形（nifold）”：是局部有“歐幾里得空間（Euclidean space）”質的空間，在數學中用於描述幾何形。理上，經典力學的相空間和構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。

而伴隨計算機技新晉誕生的“流形學習（nifold Learning）”是機學習、模式識別中的一種方法，在“維數約簡算法”方面有廣泛的應用。它的主要思想是將高維的數據映到低維，使該低維的數據能夠反映原高維數據的某些本質結構特徵。流形學習的前提是有一種假設，即某些高維數據，實際是一種低維的流形結構嵌在高維空間中。流形學習的目的是將其映回低維空間中，揭示其本質。流形學習可以作為一種數據降維的方式。此外，流形能夠刻畫數據的本質，主要代表方法有等距映、局部線嵌等。

自 2000年在着名的科學雜誌《Science》首次提出以來，流形學習為機學習領域中的一個熱點。

而來自庇護所的大玩家吳塵，則科幻的稱之為“時空片”。

最簡單的解釋就是：“從劇時空的層面對劇造進行劇要素的解構和重組”。本質上是一種高維規則的低緯展現。

“車殼疊車殼、玻璃疊玻璃、引擎疊引擎、座椅疊座椅、胎疊胎。”《羅馬周刊》記者帕特里齊婭·瑞達說出自己的理解。

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