回复：Jeff hawkins的Numenta的研究成果BAM

类别编码也可应用于语音部分。一个动词的编码可能看起来像：

有些时候模式是连续地改变的，而不是完全离散的类别。
差异也许是不能用一条实线分割开。中午的模式有时可能类似早晨的模式，但其他的日子可能更类似于常见的晚上模式。在这些情况下，您只需转换为数值，并使用标量编码器生成SDR。

然而，特别是在日期和时间的情况下，类别除了连续还可以是循环的。例如，星期五是工作日，但与星期四有点不同。星期日晚上是周末，但不像星期六晚上。你可以从0到6的一个整数来表示一天的周数，其中0是星期日，6是星期六。数字编码器将创造一个良好的表达，不这样的话，星期六和星期日将有很少或根本没有重叠，考虑到他们的编码在两个端点。在这些循环的情况下，编码必须“卷曲”。对于这个例子，我们将使用少量的比特编码。在一个实际的实现中，你希望更多的比特活跃，因此需要更多的总位数。最容易理解的方法是用图表（图4）：

图4中的两个图表显示了星期五的编码表示形式。左边的图显示了每一天是如何落在一个圆上，并与它前后的天数重叠。右图显示了星期五的编码表示以及每个编码的中心位置的注释。星期日的编码将包括在开始和结束时的比特（图5）.

你可能想捕捉的其他日期和时间数值特征：
一年中的月份
一月中的天
一天中的时间
一小时中的分钟

4.5 例3-编码地理空间数据
4.5.1 一个简单的地理空间数据编码器
这个例子展示了编码器如何捕获地理空间数据。最明显的方面是，彼此靠近的位置应该被认为是相似的，而相距遥远的位置不应该被认为是相似的。为了对这个意义进行编码，我们首先要确定我们要编码的分辨率。对于这个例子，我们假设我们使用的GPS坐标精确到十英尺左右。我们将做二维的位置，但是将编码扩展到三个维度将是直截了当的。

第一步是将GPS位置转换成一个平坦的空间，在这个空间我们可以封锁到十乘十平方英尺。然后，我们决定一个索引系统，以便我们可以识别任何部分的整数X和Y坐标。

现在我们需要将一个位置编码为拥有w个激活比特的总比特为n的数据。对于这样一个例子，我们将会使用n=100,w=25,但是真实应用将会用更大的数字，就像n=1000.我们首先选择想要编码的位置的坐标，例如x=5和y=10，然后确定周围位置的坐标。这将会形成一个位置的正方形区域由坐标3<=x<=7和8<=y<=12组成。这个过程给了我们25组x,y坐标，如下图灰色区域：

现在我们能够使用决定性地hash函数来将每对坐标映射到编码的100比特中：
Hash(x,y)=ix,y
就像之前解释的，通过使用hash函数我们能够用固定数量比特去表示在一个无边界空间的任何位置。

因为我们在使用决定性的hash类函数,我们能在需要这些值的时候计算它们而不需要存储它们。一个典型GPS坐标编码最终看起来像这样:
000000100100000000010100000000000000001100010000000000…

如果我们将x=6,y=10的位置编码,大部分(25中的20个)被选坐标将与x=5,y=10的编码重叠，服从我们想要SDRs语义重叠的结果。

4.5.2 一个更灵活的地理空间数据编码器
如果你想要像地理空间系统允许的编码一样好，前面所描述的编码方法就不错。如果这是10英尺，那么移动只有20英尺的距离将导致略有不同的SDR，移动一千英尺将导致一个完全不同的SDR。但这可能不是你想要的。你可能需要一个编码器，当一个物体缓慢移动时编码的内容差异较小，而当一个对象快速移动时内容差异较大。例如，如果有人在走路，那么我们可能希望编码器表达位置的变化小到十英尺，但如果有人在以行驶在高速公路上速度的汽车中，那么在移动方向十英尺的差异并不重要。在高速下，200英尺内的位置最好用相同的SDR来表示，离1000英尺的位置表达应该是重叠的。这种类型的变量编码被许多地理空间应用需要。通常有一种方法来设计任何需要的编码器。在这种情况下，这个要求可以通过形成一个SDR使用所有可能位置的位的子样本和使用物体的速度来确定粗糙度的子样本来满足。

前面描述的地理空间编码要求你想要有重叠的位置的距离来决定活跃比特数。您可能并不总是希望有那么多位活跃。我们可以从这些范围抽样但是需要决定抽样哪些比特需要用一种保持预期编码属性的方法。具体来说，我们希望在空间上接近的数据点拥有共享的编码比特。如果我们随机抽样50%半径内的位，邻近位置的编码不共享任意比特是有可能发生的，即使他们半径重叠。