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World File Search System可视化
R2DTool：同工型分辨RNA特征的集成和可视化
标题：水凝胶的精密切割肺切片支持体内引起的肺部肺部病变的体内文化作者：Caroline Hauer 1，Rachel Blomberg 2，Rachel Blomberg 2，Kayla Sompel 1，Kayla Sompel 1，Chelsea M. Magin M. Magin M. Magin 1,2,3科罗拉多州Anschutz医疗校园Aurora，Co 80045，美国2生物工程系丹佛分校美国30045，美国30045，科罗拉多州科罗拉多大学Anschutz Medical Campus Aurora，Co 80045，美国运行标题：水凝胶embedded PCLS支持肺PML的肺部PML培养物：Meredith A.科罗拉多州的网球大学Anschutz医疗校园12700 E 19 Th Ave，Box C272 Aurora，Co 80045，美国Meredith.tennis@cuanschutz.edu利益冲突：C.M.M M. C.M.M担任Colorado Biosci-Biosci-Ence Institute董事会副主席。 所有其他作者都没有宣布潜在的利益冲突。 单词计数：4,500（包括材料和方法）数字：4科罗拉多州的网球大学Anschutz医疗校园12700 E 19 Th Ave，Box C272 Aurora，Co 80045，美国Meredith.tennis@cuanschutz.edu利益冲突：C.M.M M. C.M.M担任Colorado Biosci-Biosci-Ence Institute董事会副主席。所有其他作者都没有宣布潜在的利益冲突。单词计数：4,500（包括材料和方法）数字：4
可视化石墨烯中轨道角动量引起的单个波前脱位
相奇异性是波幅度为零的相位划分点，表现为相位顶点或波前位错。在光学和电子束的领域中，已经广泛探索了相位奇异性，证明了与轨道角度膜的密切联系。直接对轨道角动量对纳米级奇异性的影响的直接局部成像仍然具有挑战性。在这里，我们通过扫描隧道显微镜和光谱研究来研究轨道角动量在石墨烯中，尤其是在原子水平上的相位奇异性中的作用。我们的实验表明，由局部旋转对称性势能引起的不同轨道角动量状态之间的散射可以产生额外的相位单位，并在真实空间中导致稳健的单波偏位。我们的结果为探索轨道自由度对准粒子干扰过程中量子相的影响铺平了道路。
机器人辅助决策：揭示不确定性可视化和具体化的作用
机器人是具有具体行为能力的智能体，会在多种不确定性因素下行动。在协助人类完成协作任务时，机器人需要传达它们的不确定性以帮助做出决策。在本研究中，我们研究了在高风险辅助决策任务中可视化机器人不确定性的使用情况。具体来说，我们探讨了机器人传达的不同不确定性可视化形式（图形显示与机器人的具体行为）和置信度水平（低、高、100%）如何影响人类在协作任务中的决策和感知。结果表明，这些可视化显著影响了参与者如何做出决策，以及他们如何看待机器人在不同置信度水平下的透明度。我们强调了潜在的权衡，并为机器人辅助决策提供了启示。我们的工作为人类如何在关键的机器人辅助决策场景中利用机器人传达的不确定性可视化提供了实证见解。
脑磁图和脑电图脑波活动可视化
在这个项目中，我们最初使用 MNE 样本数据集作为基础数据集。这些数据是使用 MGH/HMS/MIT Athi-noula A. Martinos 生物医学成像中心的 Neuromag Vectorview 系统收集的。EEG 数据是使用 60 通道电极帽与 MEG 同时采集的。原始 MRI 数据集是使用带有 MPRAGE 序列的西门子 1.5 T Sonata 扫描仪获得的。在实验期间，在受试者的左、右视野中呈现棋盘格图案，并穿插着向左耳或右耳发出的音调。刺激之间的间隔设置为 750 毫秒。此外，视野中心偶尔会出现一个笑脸，提示受试者在笑脸出现时尽快用右手食指按下按键。样本数据集包含两个主要目录：MEG/sample（包含 MEG/EEG 数据）和 subject/sample（包含 MRI 重建）。
数据预处理和可视化机器学习模型及其在教育中的应用
私人公司现在非常有兴趣使用机器学习和人工智能[5]引入最新技术。最近，人工智能和机器学习领域的初创公司一直在积极开放，正在投资于这些行业的发展，这一趋势只会继续进行。使用人工智能和机器学习算法的自动化的一些关键优势是提高生产力，时间和经济效率，减少人类错误，加速业务决策，预测客户的偏好以及最大化销售[6]。需要分析和使用大量数据的大公司包含监视和维持数据质量的整个团队。这再次证明了数据质量对于将来使用的重要性。
可视化摩尔长读测序的DNA，而不是质量
NGS库准备期间的传统测量包括在特定尺寸范围内确定样品质量。该分析很容易用安捷伦自动电泳仪器进行，该仪器以数字凝胶图像和电图图的形式提供视觉结果。电文件图显示荧光信号作为图形表示，X轴上的大小和Y轴上的相对荧光单元（RFU）。因此，荧光信号的高度与给定尺寸的样品质量成正比。虽然该表示形式已被广泛用于剪切GDNA和最终NGS库的质量控制，但检查样品的摩尔性可能会提供更好的视觉表示，以显示样品可以产生的测序读数数量，尤其是用于长阅读测序。高分子重量样品。优势允许用户通过将Y轴从RFU切换到Nmole/L来可视化电处理图像作为质量或摩尔度的产物。通过可视化摩尔数中的数据并使用涂片分析，可以使用FEM脉冲来确定不同尺寸括号内发现的样品的摩尔数，并提供更好的长阅读测序读取长度的预测。
脊髓神经损伤与修复人工智能研究的全球研究趋势与热点——文献计量与可视化分析
结论：我们确定了脊髓神经损伤与修复领域人工智能研究的三个研究热点：（1）智能机器人和肢体外骨骼辅助康复训练；（2）脑机接口；（3）神经调节和非侵入性电刺激。此外，还讨论了许多新的热点：（1）从基于卷积神经网络的图像分割模型入手；（2）利用人工智能制造聚合物生物材料，为神经干细胞衍生的神经网络组织提供所需的微环境；（3）人工智能生存预测工具，以及遗传学领域的转录因子调控网络。虽然人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的研究有很多好处，但该技术也存在一些局限性（数据和伦理问题）。未来的研究应解决数据收集问题，这需要大量高质量的临床数据样本来建立有效的人工智能模型。同时，该领域的基因组学和其他机制研究还很脆弱。未来，机器学习技术，如AI生存预测工具和转录因子调控网络，可用于与再生相关基因的上调和轴突生长的结构蛋白的产生相关的研究。
引用：Maduabuchi E. (2024) 人工智能 (AI) 在石油作业过程安全累积风险可视化中的应用：概念框架，国际工程与先进技术研究杂志 12 (1), 33-49
摘要：在运营工厂中预防重大工艺安全事故的关键挑战之一是缺乏一个集成系统/模型，该系统/模型将安全关键屏障的缺陷/偏差所带来的风险汇总在一起，以供运营决策。基于此背景，开发了一个模型/框架，用于评估和可视化尼日利亚尼日尔三角洲石油设施中安全关键屏障受损引起的工艺安全风险的累积。基于对该模型的审查，确定了对基于网络的智能软件的需求。因此，通过广泛的文献综述和焦点小组参与者进行了一项探索性研究，以开发用于工艺安全累积风险可视化的基于网络的智能软件的概念框架。研究结果表明，该概念框架提供了一种使用人工智能 (AI) 技术开发基于网络的智能软件的新方法，用于实时可视化工艺安全累积风险图。关键词：工艺安全、累积风险评估、人工智能、重大事故预防、石油作业