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World File Search System可视
由Videoray获取，Blue Ring Imaging通过3D可视化和混合现实控制技术增强了海军ROV操作
sapp描述了如何更好地可视化功能使ROV遥控器能够执行更复杂的任务。“我们现在正在使用的只是物理按钮和单个相机来进行复杂的工作。我们希望机器人像人类一样行事，能够在人类可以或更好的水平上表现，而感知是控制的重要组成部分。”根据SAPP的说法，如果机器人配备了360度的3D摄像头，则在耳机中显示这些传感器馈电，以及在物理空间的3D视图上覆盖增强现实和混合现实标记的能力，而不是2D地图“如果您在车辆上具有正确的相机配置和传感器数组，那么当您在上面放上耳机时，感觉就像您实际上是实时沉浸在该空间中。您感觉更像机器人。该术语将是实施例。通过实施例，我们可以真正改变完成工作的方式。
ggbio：基因组数据可视化工具包
ggbio 是一个基于 ggplot2() 的 Bioconductor 包，利用 Bioconductor 定义的丰富对象及其统计和计算能力，提供灵活的基因组可视化框架，将图形语法扩展到基因组数据中，尽力向用户提供高质量、高度可定制的图形。
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。