XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVisualization
用量子计算最小化网络函数可视化的延迟
$，ġM3JSRAG8NN，JCRN QCAKY ICY CCRN VM7PW CC，C I J3，C I J3，@nrir s@ c，@ a3，rlurc30 r8 c3 \ n3n，3 r8 n3jsrag 8nn，jcrncn，jcrnc q使用i n3jsrag 8nn，jcrncrncrncrncrn cli3nj30 cn qchain到3 n0 wes cameri i 3nqcarnl3ny？rs 03uirw pkc jar uar，3c pm7c r8 ty-ty-c3aa QC，3，@ cnc cnc c crrn c crrn c urrn crccii crccii 3AW，@ ii3n \ nl，rlurunj cn < @ c $ 3J3，rlurn i u3acral n，3，i3 r8 \ nl u t to II3iccly r3 ii3IC cne icne icne icne icn3 <3 <3 <3r pm7 c，@30nin N0建筑物NC83th CJ CJ CNJR J@3 \ A 0a Jac，nn，n，N，RNS CN30 $ CN RUJCN RUJCN RUJCLCY CCRN V [M＃QW LR03IY HAN UARURC30 JR CRIQ3 JRIQ3 J@3 LR03IY 7CN IIW。 S3 3Q 3Q，rlurn i a3cnijc n0 UAR $ 3lys@ c，@ a3，rlurc30 r8 c3 \ n3n，3 r8 n3jsrag 8nn，jcrncn，jcrnc q使用i n3jsrag 8nn，jcrncrncrncrncrn cli3nj30 cn qchain到3 n0 wes cameri i 3nqcarnl3ny？rs 03uirw pkc jar uar，3c pm7c r8 ty-ty-c3aa QC，3，@ cnc cnc c crrn c crrn c urrn crccii crccii 3AW，@ ii3n \ nl，rlurunj cn < @ c $ 3J3，rlurn i u3acral n，3，i3 r8 \ nl u t to II3iccly r3 ii3IC cne icne icne icne icn3 <3 <3 <3r pm7 c，@30nin N0建筑物NC83th CJ CJ CNJR J@3 \ A 0a Jac，nn，n，N，RNS CN30 $ CN RUJCN RUJCN RUJCLCY CCRN V [M＃QW LR03IY HAN UARURC30 JR CRIQ3 JRIQ3 J@3 LR03IY 7CN IIW。 S3 3Q 3Q，rlurn i a3cnijc n0 UAR $ 3ly\ nl，rlurunj cn < @ c $ 3J3，rlurn i u3acral n，3，i3 r8 \ nl u t to II3iccly r3 ii3IC cne icne icne icne icn3 <3 <3 <3r pm7 c，@30nin N0建筑物NC83th CJ CJ CNJR J@3 \ A 0a Jac，nn，n，N，RNS CN30 $ CN RUJCN RUJCN RUJCLCY CCRN V [M＃QW LR03IY HAN UARURC30 JR CRIQ3 JRIQ3 J@3 LR03IY 7CN IIW。 S3 3Q 3Q，rlurn i a3cnijc n0 UAR $ 3lyN0建筑物NC83th CJ CJ CNJR J@3 \ A 0a Jac，nn，n，N，RNS CN30 $ CN RUJCN RUJCN RUJCLCY CCRN V [M＃QW LR03IY HAN UARURC30 JR CRIQ3 JRIQ3 J@3 LR03IY 7CN IIW。S3 3Q 3Q，rlurn i a3cnijc n0 UAR $ 3ly
proteoplotter：可执行的蛋白质组学可视化工具与Perseus兼容
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年12月31日。 https://doi.org/10.1101/2024.12.30.630796 doi：Biorxiv Preprint
信任AI：不确定性可视化会影响决策 -
人工智能（AI）是一个领域，其中计算机被利用来模仿或重现人类思想的解决问题和决策能力，对人们的工作和生活产生了重大影响。通过休闲，娱乐活动（Kulesza等，2012）和认真的游戏（Schueller等，2020; Jagtap等，2023），我们的日常生活中采用AI模型的日常生活显着增长Al。，2020）。直到最近，AI系统的开发主要是由“以技术为中心的方法”驱动的，该方法的重点是算法，而不是开发满足实际用户需求的有用的AI系统（Shneiderman，2020; Xu等，2023; Zheng et el。，2017）。然而，忽略了采用“以用户为中心的设计”（Abras等，2004），“以人为中心的设计”（Oviatt，2006）或“ Human-Ai”（Xu等，2023）方法，这些方法
高温热管实验的先进测量和可视化技术
免责声明 本信息是根据美国政府机构资助的工作编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
通过沉浸式可视化中的相互作用和fnirs探索感官过程
摘要 - 认知理论在设计人类计算机界面和沉浸式系统时会为我们的决策提供信息，使我们能够研究这些理论。这项工作通过使用经典可视化问题研究内部和外部用户行为来探讨沉浸式环境中的感官过程：视觉比较和聚类任务。我们开发了一个沉浸式系统来执行用户研究，从不同的渠道收集用户行为数据：用于捕获外部用户互动的AR HMD，功能性近红外光谱（FNIRS）用于捕获内部神经序列以及用于参考的视频。为了检查感官，我们评估了界面的布局（平面2D与圆柱3D布局）以及任务的挑战水平（低认知负荷）的挑战水平如何影响用户的交互，这些交互作用如何随时间变化以及如何影响任务绩效。我们还开发了一个可视化系统，以探索所有数据通道之间的关节模式。我们发现，增加的相互作用和脑血液动力学反应与更准确的性能有关，尤其是在认知要求的试验上。布局类型没有可靠地影响交互作用或任务性能。我们讨论了这些发现如何为沉浸式系统的设计和评估提供信息，预测用户绩效和互动，并从体现和分布式认知的角度提供有关感官的理论见解。
大数据分析中的数据可视化：应用和未来趋势
大数据时代的到来，使得数据可视化成为提升数据分析效率与洞察的重要工具。本理论研究深入探讨了数据可视化在大数据分析中的应用现状及未来潜在趋势。文章首先系统回顾了数据可视化的理论基础和技术演进，深入分析了大数据环境下可视化面临的海量数据处理、可视化的实时性要求、多维数据展现等挑战。通过广泛的文献研究，探索数据可视化在商业智能、科学研究、公共决策等多个领域的创新应用案例与理论模型。研究发现交互式可视化、实时可视化、沉浸式可视化技术可能成为未来发展的主要方向，并分析了这些技术在提升用户体验和数据理解方面的潜力。论文还探讨了人工智能技术在提升数据可视化能力方面的理论潜力，如图表自动生成、可视化方案智能推荐、自适应可视化界面等，并重点研究了数据可视化在促进跨学科协作和数据民主化方面的作用。最后，论文提出了促进数据可视化技术创新与应用普及的理论建议，包括加强可视化素养教育、开发标准化可视化框架、推动可视化工具开源共享等。本研究为理解数据可视化在大数据时代的重要性及其未来的发展方向提供了全面的理论视角。
对象重新识别的功能聚合和连接性
摘要 - 我们开发一个混合现实平台，以可视化人脑的某些解剖结构和功能区域，并交互作用地计算大脑动脉中的血液流动，特别关注动脉瘤的影响。几何细节和大脑动脉从MRI图像中进行了分割，并且大脑的功能区域被功能性大脑图块鉴定和映射。该平台由带有相机的全息设备组成，以捕获物理对象，并从用户手势以在数字对象上操作，以及基于GPU的平台管理器，以融合全息图设备和计算系统的数据。该平台的另一个主要组成部分是连接到平台管理器的平行计算机，用于使用高度可扩展的域分解算法对大脑流的血液动力学的接近实时计算。这样的平台可能在大脑科学中有许多应用，在本文中，我们专注于它在数字大脑的可视化中的应用，包括某些功能区域的面积，体积和厚度，破裂的风险评估以及对脑动脉瘤的外科手术计划。索引项 - 混合现实可视化，人脑，功能图集，血流动力学，不稳定的不可压缩的Navier-Stokes方程，交互式平行计算
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。
用于生物医学数据实例化和可视化的创新深度学习方法
摘要 大多数生物医学应用面临的主要问题之一是大量未标记的数据。人类专家手动分析和分类海量数据库大多是不可行的，在某些有限条件下（仍然极其耗时）只有部分工作仅针对专家可轻松识别的简单特征。关于这个方面，医学专家面临两个具有挑战性的问题：如何选择最重要的数据进行标记，以及数据集的最小大小是多少（但足以定义每种病理）以进行分类器的训练。在本章中，我们提出了一种基于可视化数据分析的新方法，以使用最少的标记数据构建有效的分类器。编码器是卷积变分自动编码器 (CVAE) 的一部分，用作 2D 可视化的数据投影。输入向量被编码到二维潜在空间中，这有助于专家直观地分析训练数据集的空间分布。
扫描隧道显微镜直接可视化氢转移中间态
摘要：分子腔内成键的氢原子经常经历隧穿或热传递过程，这些过程在各种物理现象中发挥着重要作用。此类传递可能需要也可能不需要中间态。此类瞬时状态的存在通常通过间接方式确定，而尚未实现对它们的直接可视化，主要是因为它们在平衡条件下的浓度可以忽略不计。在这里，我们使用密度泛函理论计算和扫描隧道显微镜 (STM) 图像模拟来预测，在专门设计的电压增强高传输速率非平衡条件下，吸附在 Ag(111) 表面的无金属萘菁分子中两氢转移过程的顺式中间体将在双 C 形态的复合图像中可见。在理论预测的指导下，在调整扫描温度和偏压下，STM 实验实现了顺式中间体的直接可视化。这项工作展示了一种直接可视化难以捉摸的中间体的实用方法，增强了对氢原子量子动力学的理解。