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回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
自我监督的神经元分割，多代理增强学习
现有监督神经元分割方法的性能高度取决于准确注释的数量，尤其是应用于大型电子显微镜（EM）数据时。通过从未标记的数据中提取语义信息，自我监督的方法可以证明下游任务的性能，其中掩码映像模型（MIM）在其从掩盖的IMEM中恢复原始信息时已广泛使用了蒙版图像模型（MIM）。然而，由于EM图像中高度的结构局部性，并且存在相当大的噪声，因此许多素数很少有歧视性信息，从而使MIM预处理对神经元细分任务有效。为了克服这一挑战，我们提出了一个基于决策的MIM，该MIM利用强化学习（RL）自动搜索最佳的图像掩盖率和掩盖策略。由于巨大的勘探空间，使用单代机Agent RL进行体素预测是不切实际的。因此，我们将每个输入补丁视为具有共同策略的代理，允许多代理协作。此外，这种多代理模型可以在体素之间取决于依赖性，这对下游分割任务是有益的。表明，我们的方法对神经元分割任务的替代自我监督方法具有重要的影响。代码可在https://github.com/ydchen0806/dbmim上使用。
硕士论文 - Pure
本硕士论文主要研究埃因霍温机场最大的服务提供商 Viggo 内专门用于人力资源分析的数据仓库的设计、实施和分析。更具体地说，Viggo 内部过度使用电子表格，这妨碍了人力资源和 BA 部门就 Viggo 人力资源发展做出快速准确的决策。由于 Viggo 很难转向一个全新的软件系统，从而更好地管理存储在电子表格中的信息，因此应该研究替代解决方案。本研究推荐使用数据仓库作为替代方案，将现有电子表格转换为完全集中的数据存储库，专注于人力资源部门的业务分析。确切地说，在这个论文项目中，讨论了两个问题。前者是基于人力资源分析的数据仓库设计，后者是基于电子表格源的 ETL 解决方案。关于 ETL 解决方案，已经设计了一个使用 CSV 电子表格查询机制的 ETL 框架。引入的 ETL 框架称为 CSVQL，是一种潜在的查询语言。工作量分为两个主要部分。前者专注于 Viggo 的数据仓库设计，后者根据 Viggo 的数据源研究 ETL 解决方案。通过使用上述数据仓库系统将原始信息转换为有意义的图表，Viggo 可以轻松地以低成本生成有关决策的解决方案，而无需切换到新的软件系统。此外，市场上可用的 OLAP 服务器可以根据 Viggo 的要求，以某种方式利用存储信息的视图，以揭示问题或为难题提供答案。
基于 RSVP 的脑机接口基准数据集
本文报告了使用基于快速串行视觉呈现 (RSVP) 范式的脑机接口 (BCI) 系统获取的基准数据集。该数据集包含 64 名健康受试者 (sub1, ..., sub64) 在执行目标图像检测任务时的 64 通道脑电图 (EEG) 数据。对于每个受试者，数据包含两组（“A”和“B”）。每组包含两个块，每个块包括 40 次试验，对应 40 个刺激序列。每个序列包含 100 张以 10 Hz（每秒 10 张图像）呈现的图像。刺激图像是两类街景图像：有人的目标图像和没有人的非目标图像。目标图像在刺激序列中随机呈现，概率为 1 ∼ 4%。在刺激呈现过程中，要求受试者以主观的方式搜索目标图像并忽略非目标图像。为了保留所有原始信息，数据集是未经任何处理的原始连续数据。一方面，该数据集可用作基准数据集，用于比较基于 RSVP 的 BCI 中的目标识别算法。另一方面，该数据集可用于设计新的系统图并评估其 BCI 性能，而无需通过离线模拟收集任何新数据。此外，该数据集还为基于 RSVP 的 BCI 中的事件相关电位 (ERP) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的表征和建模提供了高质量数据。该数据集可从 http://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html 免费获取。
文字记录，“美国国家安全局的女性：密码制定者和破译者”
美国国家安全局《No Such Podcast》第 4 集“美国国家安全局的女性：密码制定者和破译者”文字记录 [音乐] [Jen]：密码学已有数千年历史。如果你有理由把它写下来，那么你就有理由把它保密。[Amy]：我们编写密码来保护美国政府通信不被那些想要监听的人窃听。我们还会破译对手使用的密码，并拦截他们的通信。[Jen]：自美国建国以来，女性就开始涉足密码学，可以追溯到独立战争时期。其中最主要的是伊丽莎白·史密斯·弗里德曼。在纸笔密码分析方面，她两次破解了德国密码机 Enigma 的线路。[音乐 - 介绍] [Christy]：欢迎收听美国国家安全局《No Such Podcast》。我是主持人之一，Christy，和我一起主持节目的还有我的联合主持人[John]：约翰。 [克里斯蒂]：今天，我们来谈谈密码学，以及美国国家安全局制定和破译密码的历史，重点关注那些多年来一直保护国家安全的女性。今天，我们邀请到了美国国家密码博物馆的教育主任珍妮。艾米是美国国家安全局密码分析部门的负责人。欢迎大家，感谢你们的到来。[艾米]：感谢你们的邀请。[珍妮]：谢谢。[克里斯蒂]：珍妮，我想先介绍一下背景，可以吗？[珍妮]：我从 1986 年开始在国家安全局工作。其中 25 年，我在国家密码博物馆工作，重点关注那些参与密码学研究的女性。[克里斯蒂]：太棒了，艾米。[艾米]：大家好，我在国家安全局工作了 20 多年。我最初是一名数学家，从那时起，我就一直是这里数学界的一员。 [Christy]：好的，艾米，我们先从你开始。什么是密码学？[Amy]：密码学是一种保护通信安全的做法，这样其他人就无法读取它们。这是通过制作代码和密钥来实现的。因此，代码是一种将原始信息更改为另一种格式的方法，除非您拥有正确的信息，否则无法解码。
国际热带农业研究所的政策（...
国际热带农业研究所（IITA）关于知识产权序言IITA的政策是由法令编号尼日利亚联邦政府的32，在福特和洛克菲勒基金会的支持下。 在1971年，在世界银行的赞助下，联合国粮食和农业组织的赞助下，IITA成为国际农业研究协商（CGIAR），40多个政府和15个国际组织和私人基金会的非正式协会的一部分。 作为CGIAR的未来收获研究所，IITA旨在增强主要在撒哈拉以南非洲潮湿和次的人湿润地区的粮食安全，收入和福祉。 为了完成其使命，IITA开展了研究和相关活动，以与国家和国际利益相关者合作，以可持续的方式增加农业生产，改善粮食系统并以可持续的方式管理自然资源。 指导原则IITA通过研究所的科学家以及与他人的合作，特别是撒哈拉以南非洲国家（SSA）的国家（SSA）的国家农业研究系统（NARS）进行的研究来产生国际公共物品。 iita认为，应尽一切努力确保研究所开发的研究知识和产品受到发展中国家（尤其是在SSA和整个社会）的利益的积极传播，采用和利用。 IITA认为，访问其产出应该是公平和公平的。尼日利亚联邦政府的32，在福特和洛克菲勒基金会的支持下。在1971年，在世界银行的赞助下，联合国粮食和农业组织的赞助下，IITA成为国际农业研究协商（CGIAR），40多个政府和15个国际组织和私人基金会的非正式协会的一部分。 作为CGIAR的未来收获研究所，IITA旨在增强主要在撒哈拉以南非洲潮湿和次的人湿润地区的粮食安全，收入和福祉。 为了完成其使命，IITA开展了研究和相关活动，以与国家和国际利益相关者合作，以可持续的方式增加农业生产，改善粮食系统并以可持续的方式管理自然资源。 指导原则IITA通过研究所的科学家以及与他人的合作，特别是撒哈拉以南非洲国家（SSA）的国家（SSA）的国家农业研究系统（NARS）进行的研究来产生国际公共物品。 iita认为，应尽一切努力确保研究所开发的研究知识和产品受到发展中国家（尤其是在SSA和整个社会）的利益的积极传播，采用和利用。 IITA认为，访问其产出应该是公平和公平的。在1971年，在世界银行的赞助下，联合国粮食和农业组织的赞助下，IITA成为国际农业研究协商（CGIAR），40多个政府和15个国际组织和私人基金会的非正式协会的一部分。作为CGIAR的未来收获研究所，IITA旨在增强主要在撒哈拉以南非洲潮湿和次的人湿润地区的粮食安全，收入和福祉。为了完成其使命，IITA开展了研究和相关活动，以与国家和国际利益相关者合作，以可持续的方式增加农业生产，改善粮食系统并以可持续的方式管理自然资源。指导原则IITA通过研究所的科学家以及与他人的合作，特别是撒哈拉以南非洲国家（SSA）的国家（SSA）的国家农业研究系统（NARS）进行的研究来产生国际公共物品。iita认为，应尽一切努力确保研究所开发的研究知识和产品受到发展中国家（尤其是在SSA和整个社会）的利益的积极传播，采用和利用。IITA认为，访问其产出应该是公平和公平的。因此，作为其基本政策，IITA通过将IITA研究结果和产品发布到公共领域中，探讨了出版和全面披露，以及IITA数据，信息和知识的公开共享。IITA在使用材料，数据和其他知识产权进行开发研究时尊重他人的权利。IITA认为，将其他人不再访问IITA研究产品，结果与其任务和使命是矛盾的。因此，IITA不寻求获得专利或植物育种者的权利，除非认为有必要保留IITA材料或技术可用并可以自由获得其受益人的技术。IITA确实要求收件人和用户数据，知识和任何源自研究所的技术，以公开承认IITA是原始信息，材料或研究产品的来源。在此，IITA尊重他人的IP权利，并将承认并获得适当的许可，以使用他人的数据，知识和技术。