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World File Search System实时分析
实时分析和连接主义建模
在不到100毫秒的时间里，人类可以准确地解释从未经历过的物体和场景的图像，这些对象和场景从未经历过或被广泛降级或从新颖的方向看待。最近的研究与理论（Biederman，1987a，b，c）表明，这一成就可能基于一个将复杂的视觉实体分解为简单组件的过程，通常在匹配的凹陷区域。当任意加入形状时，几乎总是会产生这种凹陷（Hoffman＆Richards，1985）。所得组件激活了一组凸的凸面或单一基于边缘的体积元素（称为geons）的最接近拟合成员，它们在视点和视觉噪声的变化下是不变的，并允许对象表示具有相同的不变性。GEON仅需要分类边缘特性（例如，直弯与弯曲；并行与非平行；顶点类型），而不是精确的度量规范（例如，边缘的曲率度或长度）。人类以足够的速度或准确性来制定后一种判断，以作为实时人类物体识别的控制过程。
使用虚拟现实实时分析 COVID 疫情
摘要。在大数据时代，有效地可视化数据对于发现过程至关重要。我们正在探索使用沉浸式虚拟现实平台对 COVID-19 大流行进行科学数据可视化。我们感兴趣的是在认知技术和人机交互领域寻找更好地理解、感知和与多维数据交互的方法。沉浸式可视化可以更好地理解和感知数据中的关系。本文介绍了一种基于 Unity 开发平台的沉浸式数据可视化工具。该数据可视化工具能够可视化美国五十个州的实时 COVID 大流行数据。与传统的桌面可视化工具相比，沉浸式可视化可以更好地理解数据，并带来更多以人为本的态势感知洞察。这项研究旨在确定虚拟现实工具中描绘的图表和条形图等图形对象如何根据分析师的心理模型开发，从而增强分析师的态势感知。我们的结果还表明，用户在使用沉浸式虚拟现实数据可视化工具时会感到更加满意，从而展示了沉浸式数据分析的潜力。
通过人工智能实时分析大规模疫苗接种工作
随着 COVID-19 疫苗接种运动成为历史上最迅速、最广泛的运动之一，持续评估 FDA 批准疫苗在现实世界中的安全性至关重要。通过对大规模电子健康记录 (EHR) 进行整理，可以实现以前无法实现的近乎实时的安全性评估。在这里，我们在跨州梅奥诊所企业（明尼苏达州、亚利桑那州、佛罗里达州、威斯康星州）上推进了情境和情感感知的深度神经网络，以自动整理医生在 2020 年 12 月 1 日至 2021 年 2 月 8 日期间超过 108,000 份 EHR 临床记录中提到的不良反应。我们回顾性地比较了 31,069 名接种过至少一剂辉瑞/BioNTech 或 Moderna 疫苗的个体的临床记录，以及 31,069 名未接种疫苗的个体的临床记录，这些个体根据人口统计学、居住地和先前的 SARS-CoV-2 检测史进行倾向匹配。我们发现，在接种第一剂或第二剂实际或指定疫苗后 21 天内，接种疫苗和未接种疫苗的个体在诊所就诊的概率相似（第一剂比值比 = 1.13，95% CI：1.09-1.16；第二剂比值比 = 0.89，95% CI：0.84-0.93）。此外，接种疫苗后，与未接种疫苗的个体相比，接种疫苗的个体所有调查的不良反应发生率相似或更低。最后，每次疫苗接种后 7 天内最常记录的不良反应是疲劳（第 1 剂：1.77%，第 2 剂：1.2%）、恶心（第 1 剂：1.05%，第 2 剂：0.84%）、肌痛（第 1 剂：0.67%；第 2 剂：0.66%）、腹泻（第 1 剂：0.67%；第 2 剂：0.46%）、关节痛（第 1 剂：0.64%；第 2 剂：0.57%）、红斑（第 1 剂：0.59%；第 2 剂：0.46%）、呕吐（第 1 剂：0.45%，第 2 剂：0.29%）和发烧（第 1 剂：0.29%；第 2 剂：0.23%）。与临床试验期间主动征求意见相比，电子病历中记录的不良反应发生率非常低（关节痛：24-46%；红斑：9.5-14.7%；肌痛：38-62%；发烧：14.2-15.5%），这强调了需要临床关注的疫苗相关不良反应的罕见性。这项通过大规模人工智能 (AI) 平台实现的快速及时的疫苗相关不良反应分析，来自 62,138 人的背景丰富的电子病历记录，再次证明了 FDA 批准的 COVID-19 疫苗在实践中的安全性和耐受性。
新冠肺炎疫情对总需求和总供给的影响：实时分析
1 例如，Eric Morath 在《华尔街日报》2020 年 4 月 28 日撰写的“新冠病毒救济金往往给工人带来比工作更多的报酬”，http://www.wsj.com/articles/coronavirus-relief-often-pays-workers-more-than-work-11588066200 2 其中包括 Jacob Bunge、Sarah Nassauer 和 Jaewon Kang 在《华尔街日报》2020 年 4 月 23 日撰写的“新冠病毒影响牛肉和猪肉加工厂，杂货商纷纷购买肉类”，http://www.wsj.com/articles/grocers-hunt-meat-as-coronavirus-hobbles-beef-and-pork-plants-11587679833。 3 例如，《向不工作的美国人付钱》，《华尔街日报》，2020 年 4 月 22 日，社论：http://www.wsj.com/articles/paying-americans-not-to-work-11587597150。
使用纳米传感器和实时分析进行空气质量监测
摘要 - 空气污染是人口密集和工业化地区的严重问题。经济增长和工业化正在快速推进，同时空气污染源的排放量也在不断增加。空气污染物对环境的影响会影响公众健康、植被、材料劣化等。为了防止或尽量减少大气污染造成的损害，迫切需要能够快速可靠地检测和量化污染源的合适监测系统。基于纳米技术的固态气体传感器可以克服这一问题。纳米技术是通过在纳米尺度（10 9 米）即原子和分子水平上控制物质，以及利用该尺度上物质的新现象和特性来研究、设计、创造、合成、操作和应用功能材料、设备和系统。这里我们报告了一个基于纳米技术“固态气体传感器”研究空气质量监测的应用示例。为了在广阔的区域进行空气污染监测，将结合使用廉价传感器的地面测量和无线（地理信息系统）GIS。这种便携式设备将固态气体传感器压缩到个人数字助理 (PDA) 中，通过蓝牙通信工具和全球定位系统 (GPS) 连接，可以同时快速传播多个站点的污染水平信息。生成的空气质量报告随后可以使用互联网 GIS 发布，为 PCD 提供实时信息服务，以提高公众意识并增强公众参与。局部确定性和地理统计插值方法已用于空间预测，并根据每个监测站点的观察结果找出研究空气污染的最合适方法。
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。
NeuroART：钙成像期间神经元群体活动的实时分析和定位，用于知情闭环实验
双光子钙成像技术可以以单细胞分辨率读取活体生物体内大量神经元的活动，从而为大脑如何处理信息提供新的见解。全息光遗传学使我们能够直接触发这些神经元的活动，从而增加了将信息注入活体大脑的可能性。然而，光遗传学触发模拟“自然”信息的活动需要基于功能网络的实时分析来识别刺激目标。我们开发了 NeuroART（实时神经元分析）软件，该软件可以实时读取神经元活动，并集成相关性和同步性以及感官元数据的下游分析。以听觉刺激为例，我们展示了实时推断视野中每个神经元对感官信息处理的贡献。为了避免显微镜硬件的限制并实现多个研究小组的合作，NeuroART 无需修改显微镜控制软件即可利用显微镜数据流，并且与各种显微镜平台兼容。 NeuroART 还集成了驱动空间光调制器 (SLM) 的功能，用于对最佳刺激目标进行全息光刺激，从而实现功能网络的实时修改。用于光刺激实验的神经元是从 Sprague Dawley 雌雄大鼠胚胎中提取的。
AutoCom-25
2:30 PM-2：45 PM 508智能城市应用程序中的大数据实时分析：通过数据驱动的见解转换城市环境Prashant Johri2:30 PM-2：45 PM 508智能城市应用程序中的大数据实时分析：通过数据驱动的见解转换城市环境Prashant Johri
萨博 JAS39 鹰狮直升机旋转和无忧机动试验期间的空气动力学和飞行动力学实时分析
JAS39 Gripen 的飞行控制系统 (FCS) 具有一项称为机动载荷限制器 (MLL) 的功能。其目的是在任何情况下都让飞行员发挥最大性能，而不会陷入失控或结构超载。即使 MLL 功能可以防止偏离正常包线，但如果忽略低速警告，也有可能进入极低速状态。为了评估 MLL 功能和旋转特性，萨博自 1995 年以来一直在进行飞行测试。为在这些测试中提高效率和降低成本而开发的一种新工具称为 ROMAC（实时在线模型和航空数据控制）。ROMAC 包括 Gripen 飞机的完整仿真模型，使用来自飞行测试飞机的遥测输入数据实时运行。只需一秒的延迟，现在就可以进行实时并行模拟，并比较结果
