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World File Search System可视化
PDMS在体外生物模型中的最新进展用于流量可视化和测量：从宏到纳米级应用
1个指标机械工程和资源可持续性中心，Minho University，Azur校园的机械工程系M，葡萄牙4800-058 Guimar-4800-058； andrewsv81@gmail.com（A.S。）; glaucotvn@hotmail.com（g.n.）; neves.lucas17@gmail.com（L.B.N.）; a88077@alunos.uminho.pt (f.b.)2 cmems-number-Center for Microelectromechanical Systems, Mechanical Engineering Department, University of Minho, Azur Campus is M, 4800-058 Guimar ã ES, Portugal 3 Cimo-Smuntain Research Center GANÇA, 5300-252 BRAGANÇA, Portugal; jribeiro@ipb.pt 4政治研究所是BragançaCnico，5300-252Bragança，葡萄牙5 Ingenier I A MEC A MEC，MEC，Energ是Los Materiales，de Extremadura大学，06006 BADAJOZ，西班牙Badajoz； cfll@unex.es 6Computación科学研究所（ICCAEX），de Extremadura大学，06006西班牙Badajoz，西班牙7 CEFT-Transport现象研究中心，Porto大学工程学院（FEUP），FEUP），Rua Roberto Frias Frias Frias Frias friias，4200-465-465-465 Porto，Portugnal * coodence
NFL传递路线的定量分析和可视化
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可视化森林时代的类别，旋转和森林碳数据
为什么我们首先需要进行计算？美国森林服务局发布了森林碳库存数据，并使用森林库存和分析（FIA）数据对EPA温室气体库存（EPA GHG库存）进行所有分析。但是，它们很少按土地所有权类别分解碳股票或封存率。他们通常专注于国家或区域摘要，而不是所有权和分类细分。为了可视化不同森林类型的关键贡献，我们在我们自己的分析中使用了森林服务FIA数据和2020 Resources Planning Act评估（RPA评估）技术支持文件。我们如何使用FIA/RPA数据来提出我们的四个森林类别的土地总计？国际汽联计划和RPA评估都使用了林地和所谓的“林地”（我们称为“工作森林”）之间的区别。Timberland是林地的一个子集，由（1）不是收获（通过法律手段）“保留”的森林，（2）达到生产率的最低阈值（它们可以每年至少生产20立方英尺的木材）。为了进行此分析，我们只需要在国际汽联数据库中使用不太秘密的代码，这些代码告诉我们哪些所有权类别都拥有每个国际汽联图（例如联邦，州或地方政府机构或身份不明的私人所有者），无论是从收获中保留的土地，以及森林的生产力类别。使用这些代码，我们可以获取私人工作森林（和其他类别）的摘要：
利用人工智能解码和可视化人类思维
2&3 B.Tech 学生 计算机科学与工程系 摘要 人脑是世界上已知的最复杂的智能独特结构，目前人们仍在以多种不同方式对其进行实验和探索。许多科学家和研究人员正在不断研究它，以解读它的复杂性并解开其中隐藏的许多奥秘。随着技术革命的到来，世界正通过采用人工智能（AI）、物联网（IOT）、区块链技术、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新兴技术迅速发展成为一个智能技术驱动的社会。研究的重点是将先进的人工智能技术与人脑相结合，以解码大脑的电信号、对其进行分析并以视觉方式描绘大脑产生的想法。这项研究试图探索如何使用人工智能以最佳方式了解个人的思维过程和大脑活动。此外，它将成为研究罪犯心理的有用工具，特别是那些因精神不稳定而犯罪的罪犯，通过开发新的心理干预措施和培养更好的个体来理解和预防此类行为。关键词：人脑、人工智能、脑电信号、脑分析、思维可视化、心理干预。引言随着时间的推移，医学科学领域取得了许多技术进步，特别是在理解人脑并将其独特功能融入人工智能方面。这种整合旨在创造一种超人的人工智能，能够记忆和解释新知识，像人类一样思考和行动，并在人类可能挣扎的情况下做出理性的决定。此外，人们正在尝试让人工智能具有创造性，理解和回应人类的情感，表现出自然的本能，如战斗或逃跑反应，并带着好奇心提出问题。虽然其中一些已经以相当高的准确度实现，但许多科学家和研究人员仍在探索，以使人工智能每天都更加先进和高效。人们已经采用传统方法来开发记录大脑电活动的系统。这些系统借助大型语言模型将这些神经信号解释成具体的词语。神经数据与语言模型的这种结合不仅增强了我们对思维过程的理解，还为脑机接口开辟了新的可能性。
对电子健康记录的互动可视化的思考：过去，现在，未来
很重要。个人健康数据的标准化允许对诊断及其随后的临床过程进行更统一的定义，诊断和治疗中的错误较少，并且医疗指南的应用更可靠。2，例如，在美国（美国），患者现在可以控制其信息，并具有更高的电子访问。 最近的3项研究表明，在过去的8年中，美国成年人的在线病历翻了一番。 4 Syulta Neuse出现了新一代的智能，负担得起和可穿戴设备（例如智能手表）。 这些设备产生了有关用户健康状况的细粒度和连续数据，但不适感最低，从而消除了对专用设备的需求。 人工智能（AI）技术的快速发展也将显着影响医疗保健。 AI技术为医生和患者带来了机会和挑战。 5 AI模型识别复杂数据集中的模式，可能识别出更广泛的疾病进展模式，这些模式可能对临床医生或患者而言可能不明显。 但是，随着医疗保健专业人员经常难以评估导致AI建议的基础过程，AI固有的“黑盒”性质减慢了采用。 本质上，虽然AI模型预测的是令人印象深刻的，但仍然担心AI生产特定的输出以及如何产生。 相当大的缺乏透明度阻碍了信任的建立，因此“医生不会接受”，6要求可解释的AI输出。2，例如，在美国（美国），患者现在可以控制其信息，并具有更高的电子访问。最近的3项研究表明，在过去的8年中，美国成年人的在线病历翻了一番。4 Syulta Neuse出现了新一代的智能，负担得起和可穿戴设备（例如智能手表）。这些设备产生了有关用户健康状况的细粒度和连续数据，但不适感最低，从而消除了对专用设备的需求。人工智能（AI）技术的快速发展也将显着影响医疗保健。AI技术为医生和患者带来了机会和挑战。5 AI模型识别复杂数据集中的模式，可能识别出更广泛的疾病进展模式，这些模式可能对临床医生或患者而言可能不明显。但是，随着医疗保健专业人员经常难以评估导致AI建议的基础过程，AI固有的“黑盒”性质减慢了采用。本质上，虽然AI模型预测的是令人印象深刻的，但仍然担心AI生产特定的输出以及如何产生。相当大的缺乏透明度阻碍了信任的建立，因此“医生不会接受”，6要求可解释的AI输出。
文献计量与可视化分析
结果：根据纳入和排除标准，共检索到1943年至2022年期间的5255篇文章。胰腺癌代谢方面的出版物数量逐年增加。美国（n=1602，30.49%）、中国（n=1074，20.44%）和意大利（n=313，5.96%）是出版物数量和引用量最多的三个国家，各国之间有密切的合作。LI J（n=55）是最多产的作者。复旦大学（n=348）是发表论文最多的机构。CANCERS（n=118）、PLOS ONE（n=93）和CANCER RESEARCH（n=80）是该领域最受欢迎的期刊。 “营养缺乏环境”、“癌症化学预防”和“靶向癌症干细胞”是主要关注领域，“免疫治疗”、“铁死亡”和“靶向治疗”是近年来的热门关键词。以胰腺癌代谢为切入点，研究
可视化工具对业务绩效的影响
1 Adobe Inc，SR网络开发工程师。电子邮件：siddharth.konkimalla@gmail.com 2 Tata Consultancy Services，高级解决方案建筑师。电子邮件：gagankpatra@outlook.com 3 Mitaja Corportaion，高级解决方案建筑师。电子邮件：chandrababu.kuraku@gmail.com 4 CVS Pharmacy Inc.，Sr。Oracle数据库管理员。电子邮件：janardhanasunkara9@gmail.com 5 Pharmavite LLC，高级数据库管理员。电子邮件：sanjaybauskar@gmail.com 6 Microsoft，支持升级工程师。电子邮件：chandrakanthmadhavaram@gmail.com 7 Adobe Inc，软件工程师。电子邮件：kiran.polimetla@gmail.com *通讯作者：Siddharth Konkimalla，Adobe Inc，SR网络开发工程师。引用：Siddharth K，Patra GK，Chandrababu K，Janardhana Rao S，Sanjay Ramdas B等。（2023）数据驱动的管理：可视化工具对业务绩效的影响。J时代Edu Theo Artific Intel：Jcetai-101。收到的日期：2023年10月10日；接受日期：2023年10月18日；发布日期：2023年10月23日
数据分析和可视化关键基础设施见解的能源系统
- 较低的石油需求=较高的电气需求 - 增加的通信需求=更高的网络安全风险 - 过去20年的效率提高导致基础设施投资降低 - 新技术采用表明在部署之前需要验证 - 有限的资源或工具来估计能源消耗和产生的交付和生成需求 - 更新策略和法规以适应新技术。
可视化鼠大脑中tau病理的原位分子结构
Hana Nedozrálová 1 , Pavel Křepelka 1 , Muhammad Khalid Muhammadi 2 , Žilka Norbert Žilka 2 , Jozef Hritz 1 1 Central European Institute of Technology, Masaryk University, Brno, Czech Republic, 2 Institute of Neuroimmunology, Slovak Academy of Science, Bratislava, Slovakia Background包括。旨在使病理tau蛋白聚集体的积累是许多神经退行性疾病的标志，包括阿尔茨海默氏病。神经元中错误折叠的tau的积累是有毒的，它破坏了细胞生理学，导致神经元死亡和tau在整个大脑中的传播。TAU病理的影响包括轴突运输，线粒体和溶酶体功能障碍以及突触变性。 尽管在理解tau病理学方面取得了进步，但最初的tau错误折叠，原纤维形成，跨连接的神经元的病理传播以及随后在单个神经元水平上的细胞毒性仍然不清楚。 我们的目的是直接在鼠类鼠模型的玻璃化脑组织中可视化分子结构的病理变化。 可视化天然超微结构的方法我们使用玻璃化的新鲜大脑而无需染色或固定。 我们将以低温为中心的离子束铣削（FIB）和生物对比度扫描电子显微镜（SEM）与羊角层上的冷冻电子层析成像（Cryo-ET）结合在一起。 Helios Hydra V显微镜的冷冻等离子体-FIB/SEM设置允许对非染色的玻璃体水合生物样品进行成像，在纳米分辨率中具有高生物学对比度的非染色玻璃化水合生物样品，允许体积成像覆盖比冷冻-ET中使用的典型lamella更宽的面积。TAU病理的影响包括轴突运输，线粒体和溶酶体功能障碍以及突触变性。尽管在理解tau病理学方面取得了进步，但最初的tau错误折叠，原纤维形成，跨连接的神经元的病理传播以及随后在单个神经元水平上的细胞毒性仍然不清楚。我们的目的是直接在鼠类鼠模型的玻璃化脑组织中可视化分子结构的病理变化。可视化天然超微结构的方法我们使用玻璃化的新鲜大脑而无需染色或固定。我们将以低温为中心的离子束铣削（FIB）和生物对比度扫描电子显微镜（SEM）与羊角层上的冷冻电子层析成像（Cryo-ET）结合在一起。Helios Hydra V显微镜的冷冻等离子体-FIB/SEM设置允许对非染色的玻璃体水合生物样品进行成像，在纳米分辨率中具有高生物学对比度的非染色玻璃化水合生物样品，允许体积成像覆盖比冷冻-ET中使用的典型lamella更宽的面积。导致此海报，我们介绍了原位可视化工作流程，并展示了初步的生物对比冷冻式纤维/SEM/SEM图像以及受tauopathy影响的鼠大脑组织的层状。结论我们表明，新型的生物对比度冷冻质量fib/sem成像工作流程可用于无需化学固定的病理组织的超微结构表征，并且与lamella callout和situ Cryo-et的结合为揭示神经变性细胞的细节提供了出色的工具。承认这项工作已获得捷克科学基金会（22-15175i）的资金。我们承认Cero-Electron显微镜和层析成像核心设施CIISB的CEITEC MU，指导CZ Center，由Meys CR（LM2023042）和欧洲区域发展基金会“ UP CIISB”（No.cz.02.1.01/0.0/0.0/18_046/0015974）。
卒中后上肢功能障碍研究趋势与热点：文献计量与可视化分析
结果：本研究共纳入来自 1,897 家机构、354 种期刊、53 个国家或地区的 1,938 篇文章，论文数量逐年增加，美国是该领域研究最多的国家，西北大学论文数量居各机构之首。《神经康复与神经修复》杂志是该领域的重要刊物，主要作者为 Catherine E. Lang。被引最多的参考文献多集中在评估工具的信度和效度、疗法的 RCT、系统评价和荟萃分析等方面。干预措施主要包括三类相关的高频词组，即智能康复、物理因素治疗和职业治疗，关键词分析显示，干预措施主要包括三类相关的高频词组：智能康复、物理因素治疗和职业治疗。目前的研究重点包括随机临床试验、神经康复和机器人辅助治疗。