可视化关键词检索结果

从电子表格到仪表板 - Tobyhanna 数据分析师引领数据可视化

From spreadsheets to dashboards – Tobyhanna data analysts leading charge toward data visualization

托比汉纳陆军基地 (TYAD) 正在通过扩展商业智能继续进行现代化努力。作为这种更大的承诺的直接结果...

可视化枪支死亡率和法律影响

Visualizing Firearm Mortality and Law Effects

该工具为用户提供有关各州和人口亚组枪支死亡分布的信息。用户可以探索一系列普遍颁布的州枪支法的实施可能会对这些死亡产生怎样的影响。

随机簇嵌入——一种可视化大数据集的新方法

Stochastic cluster embedding – a new method for visualizing large datasets

研究人员设计了一种新的 AI 算法,旨在以尽可能清晰、易于观察和人类理解的方式可视化数据簇和其他宏观特征。

创世之柱的 3D 可视化

3D Visualization of The Pillars of Creation

哈勃太空望远镜分享了创世之柱的 3D 可视化。在 sciencespacerobots.com 上阅读更多内容

CNN 解释器:通过交互式可视化学习卷积神经网络

CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization

CNN Explainer 紧密集成了总结 CNN 结构的模型概述和按需,动态的可视化解释视图,帮助用户理解 CNN 的底层组件。通过跨抽象层次的平滑过渡,我们的工具使用户能够检查低级数学运算和高级模型结构之间的相互作用。

科学可视化:Python + Matplotlib

Scientific Visualization: Python + Matplotlib

Python 科学可视化领域非常庞大。它由无数的工具组成,从最通用和最广泛使用的工具到更专业和更机密的工具。其中一些工具是基于社区的,而另一些则由公司开发。有些是专门为网络制作的,有些只适用于桌面,有些处理 3D 和大数据,而另一些则针对完美的 2D 渲染。

与 Coursetune 首席执行官 Maria Andersen 一起进行教学设计和课程可视化

Instructional Design and Course Visualization with Coursetune CEO Maria Andersen

Coursetune 创始人兼首席执行官 Maria Andersen 与 Mike 一起探讨了良好的教学设计和课程开发对有效在线学习的重要性。Maria 向我们介绍了她丰富多彩的经历,从在社区大学教授数学,到在大型 LMS 公司 Canvas 工作,再到在西部州长大学 (WGU) 领导教学设计,三年前才创立 Coursetune。我们深入探讨了拥有一个中心位置的好处,在这个位置,课程可以映射到学习目标,并以一种帮助每个人详细了解课程设计思维的方式进行可视化。最后,我们谈到了一些想法,即疫情如何加速了向线上转移,以及一旦我们解决了访问和公平问题,这最终会是一件好事。一如既往地感谢您的聆听。

发布通知:通过深度可视化了解最先进的材料分类

PUBLICATION NOTICE: Understanding State-of-the-Art Material Classification through Deep Visualization

摘要:神经网络(NN)擅长解决监督学习领域的一些复杂的非线性问题。这些网络的一个突出应用是图像分类。过去几十年的大量改进提高了这些图像分类器的能力。然而,神经网络仍然是解决图像分类和其他复杂任务的黑匣子。进行的许多实验研究了神经网络如何解决这些复杂的问题。本文拆解了特定材料分类器的神经网络解决方案,结合了卷积层。使用多种技术来研究该问题的解决方案。这些技术专门关注哪些像素对神经网络做出的决策有贡献,以及每个神经元对决策的贡献。本次调查的目的是了解神经网络的决策过程,并利用这些知识对材料分类算法提出改进建议。

发布通知:通过深度可视化了解最先进的材料分类

PUBLICATION NOTICE: Understanding State-of-the-Art Material Classification through Deep Visualization

摘要:神经网络(NN)擅长解决监督学习领域的一些复杂的非线性问题。这些网络的一个突出应用是图像分类。过去几十年的大量改进提高了这些图像分类器的能力。然而,神经网络仍然是解决图像分类和其他复杂任务的黑匣子。进行的许多实验研究了神经网络如何解决这些复杂的问题。本文拆解了特定材料分类器的神经网络解决方案,结合了卷积层。使用多种技术来研究该问题的解决方案。这些技术专门关注哪些像素对神经网络做出的决策有贡献,以及每个神经元对决策的贡献。本次调查的目的是了解神经网络的决策过程,并利用这些知识对材料分类算法提出改进建议。

CDO、AFIMSC 通过基于云的可视化工具实现准备就绪

CDO, AFIMSC enable readiness through cloud-based visualization tool

VAULT 平台是数据办公室赞助的平台,提供网络安全、基于云的工具来连接、查找、共享和学习空军数据。它的实施完全符合空军数据服务参考架构(空军于 2019 年 2 月发布)。AFDSRA 为空军组织提供了蓝图,以实施能够在整个企业内共享数据的平台。

CDO、AFIMSC 通过基于云的可视化工具实现准备就绪

CDO, AFIMSC enable readiness through cloud-based visualization tool

VAULT 平台是数据办公室赞助的平台,提供网络安全、基于云的工具来连接、查找、共享和学习空军数据。它的实施完全符合空军数据服务参考架构(空军于 2019 年 2 月发布)。 AFDSRA 为空军组织实施能够在整个企业共享数据的平台提供了蓝图。

读写能力中的可视化学习:John Hattie 和 Nancy Frey 的 3 个要点

Visible Learning in Literacy: 3 Takeaways from John Hattie and Nancy Frey

与知名教育研究人员和从业人员一起学习的机会让许多教育工作者的思想焕然一新,重新点燃了他们的热情。在我们由两部分组成的系列文章的第二部分中,Shaelynn Farnsworth 和我分享了我们从圣地亚哥可见学习研究所学到的知识,这次的重点是读写能力。请转到第一部分查看我们的初步想法和分享。在圣地亚哥可见学习研究所的第二天,与会者可以选择两种学习方式之一:读写能力和数学。Shaelynn 和我抓住了向 Nancy Frey 学习的机会,选择了读写能力学习,以继续增长我们在该领域的知识,为全球的教育工作者提供支持。Frey 和 Doug Fisher(她的同事)与 John Hattie 在读写能

智能家居神经网络、情感可视化和个人电视内容:Neuromedia-2017 黑客马拉松决赛的 10 个项目

Нейронная сеть «умного дома», визуализация эмоций и персональный ТВ-контент: 10 проектов в финале хакатона Neuromedia-2017

2017 年 11 月 26 日,全俄黑客马拉松 Neuromedia-2017 的四款最佳产品将在圣彼得堡评选。在神经营销学和智能家居领域提出想法的 30 支队伍中,有 10 支队伍进入了决赛。现在,忙碌的三天等待着来自俄罗斯不同城市的年轻专业人士:神经网络社区专家的讲座和大师班、策展人的作业,当然还有黑客马拉松。

可视化威胁:十年威胁建模

Visualizing threats: A decade of threat modeling

动态爆炸、导弹发射和空对空混战只是美国国家航空航天情报中心威胁可视化团队为帮助传达世界上的潜在威胁而创建的几个动画。

威胁可视化:威胁建模的十年

Visualizing threats: A decade of threat modeling

动态爆炸、导弹发射和空对空混战只是国家航空航天情报中心威胁可视化团队为帮助传达世界上潜在威胁而创建的一些动画。

陆军现代化 - 目标部队可视化

Army Modernization - Visualizing the Objective Force

美国陆军训练和条令司令部成员在华盛顿特区沃尔特·E·华盛顿会议中心举行的美国陆军协会全国会议上发表了关于陆军现代化的小组讨论。

战斗指挥...这是一门艺术。要理解、可视化、描述和指导,请从您的 ca 开始

Battle Command...it's an art. To Understand, Visualize, Describe and Direct, start with your ca

战斗指挥...这是一门艺术。要理解、可视化、描述和指导,请从您的 ca 开始

沿海和内陆地区气候的差异

Differences in climate between coastal and landlocked areas

今天的新Eli是'为什么沿海地区比内陆地区享有温和的气候的原因;通过比较水和污垢的热容量来建模海洋对气候的影响。'这是关于建立和测试“海洋”和“土地”的小规模模型,以可视化水和地表材料的不同热容量,这是影响海洋和大陆气候的主要因素。在我们的资源和环境类别中,可以找到相关的活动。