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神经科学形态数据可视化的统一框架
1计算机科学，计算机架构，语言和计算机系统以及统计和运营研究，高级计算机工程学院，Móstoles校园，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos University），28933，西班牙马德里； luis.pastor@urjc.es（l.p。）; sifua a.bayona@urjc.es（S.B. div>）; sergio.galindo@urjc.es（S.E.G. div>）; juanjose.garcia@urjc.es（J.J.G.-C。）; francisco.gonzalezdequequevedo@urjc.es（F.G.D.Q. div>）; susana.mata@urjc.es（S.M. div>）; azdravko@ucm.s（A.Z。） div>2计算机语言和系统和软件工程系，高等计算机工程师，校园，蒙特加罗州校园，马德里理工大学，马德里大学，Boadilla del Monte，2860年，马德里，西班牙马德里； Juanpedro.brito@upm.es 3绘画和雕刻系，美术学院，马德里大学，C/Greco，2，28040西班牙马德里； mmcuevas@ucm.s 4蒙特加科校园生物医学技术中心皮质巡回赛实验室，马德里理工大学蒙特加科校园，波苏埃洛·德·阿尔科恩，28223年，西班牙马德里； ifernaud@cajal.csic.es 5计算机系统的建筑和技术系，高级计算机工程师，蒙特加尼哥校园，马德里理工大学，马德里大学，Boadilla del Monte，28660，西班牙马德里； Angel.rodriguez@upm.es（A.R. div>）; pablo.toharia@upm.es（p.t.）*通信：oscardavid.robles@urjc.es;电话： +34-91-488-81-11†计算与仿真中心，UPM，28668 Monteprincipe，西班牙马德里。 div>
量子Jidoka。在CNC计算机上的量子模拟集成，以进行操作控制可视化
摘要：随着行业的出现4.0范式，通过连接到工作中心的传感器网络提供的信息来控制制造过程的可能性已扩大。对每个参数的实时监视使确定相应传感器产生的值是否在其正常工作范围内。在众多参数的相互作用中，确定性分析很快变得棘手，并且进入了“不确定知识”的领域。贝叶斯决策网络是控制此类系统中条件概率的影响的公认工具。但是，确定制造过程是否超出范围，需要为决策网络的计算时间显着，从而延迟了故障警报的触发。从其起源中，吉多卡被视为提供机制，以在过程的任何步骤中促进故障的实时识别，以便可以停止生产线，这是识别分辨率的破坏原因，最终是有缺陷的零件数量的。我们的假设是，我们可以使用量子模拟对计算机数值控制（CNC）计算机的内部传感器网络进行建模，这些量子模拟比基于决策网络的经典模型显示出更好的性能。我们通过实施一个允许整合量子计算和行业4.0的量子数字双胞胎来成功地检验了我们的假设。此量子数字双胞胎模拟机器中的复杂传感器网络，并由于其高计算性能而允许在制造过程中实时应用Jidoka。
第六届可视化国际研讨会...
通过先进的测量和模拟对材料加工中的复杂现象进行可视化，为我们提供了关键信息，有助于我们了解有助于开发新技术的机制。通过先进的测量和模拟实现连接和焊接科学可视化的国际研讨会 (Visual-JW) 于 2010 年首次举行，由大阪大学连接和焊接研究所 (JWRI) 组织。第六届国际研讨会 (Visual-JW 2022) 旨在进一步发展该研究领域。此外，还将举办关于连接和焊接联合使用/研究中心研究活动的特别研讨会。我们将欢迎来自世界各地的参与者参加这次学术盛会。
循环经济生命周期评估和可视化框架：德克萨斯州风力发电机叶片循环案例研究
将当前的线性经济转向循环经济预计会对环境、经济和社会产生影响。各种建模方法，包括经济投入产出建模、生命周期评估、基于代理的建模和系统动力学，都已用于研究循环供应链并分析其影响。本文介绍了新开发的循环经济生命周期评估和可视化 (CELAVI) 框架，该框架旨在模拟随着循环性的提高，供应链的影响可能如何变化。我们首先建立该框架，并讨论捕捉循环性转变所需的建模能力；这些能力基于这样一个事实：走向循环性的供应链是动态的，因此并不处于稳定状态，可能涵盖多个工业部门或其他相互依存的供应链，并占据很大的空间区域。为了展示 CELAVI 的能力，我们以美国德克萨斯州报废风力涡轮机叶片为例进行研究。我们的研究结果表明，根据确切的工艺成本和运输距离，机械回收可使 69% 或更多的报废涡轮叶片质量保持流通而不是被填埋，而与线性供应链相比，全球变暖潜力仅增加 7.1%。我们讨论了框架开发的后续步骤。
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。
正在进行的工作：伊利诺伊大学格兰杰工程学院的空间可视化评估和培训
bswoodrd@illinois.edu 摘要 空间可视化技能是预测 STEM 大学专业和 STEM 职业成功的关键因素。这些技能可以通过培训来提高，以减少大学年龄学生在这些技能方面众所周知的性别差异。这项正在进行的工作描述了对一所大型公立大学工程学院学生的空间技能数据的初步分析。被录取的新生接受了使用心理旋转进行空间可视化的标准测试。被确定为与同龄人相比空间技能较弱的学生被建议参加半学期的可视化培训课程。可视化评估中的性别趋势与过去数据相符，并在数据中呈现了额外的种族和民族趋势。不属于代表性不足的少数群体的男学生通常在评估中表现最好。空间可视化培训课程的有效性通过再次给予这些学生与所有学生最初接受的相同的评估来确定。总体而言，该课程为学生提供了空间可视化技能的显著提升，与过去类似课程的结果一致。本课程完全在线提供，无需使用标准的铅笔和纸素描。经过仔细调查数据，男学生的进步比女学生更大。需要进一步研究以确定这些结果是否代表典型趋势，以及如何修改培训以让所有学生获得更公平的结果。简介数十年的研究一直表明，空间技能是未来在 STEM 课程和 STEM 职业中取得成功的最强预测因素之一，与数学和语言能力无关。Wai 等人。[1] 和 Shea 等人。[2] 回顾了数千名参与者的大量纵向研究，得出结论，空间技能对于发展 STEM 专业知识至关重要。此外，有充分的证据表明，女学生的可视化技能，尤其是心理旋转技能，落后于男学生 [3]，[4]。幸运的是，研究还表明，可视化技能是可塑的，个人可能需要不同的方法来练习和提高他们的技能。Uttal 等人回顾了空间技能培训的研究，得出结论，空间技能培训可以提高 STEM 领域的参与度 [5]。在大学阶段，Sorby 表明，通过涉及解决可视化问题的不同形式的练习的培训来提高可视化技能，可以减少 STEM 教育中的性别差异 [6]。Sorby 和 Baartmans [7] 描述了他们针对大学水平学生的可视化培训的具体内容。伊利诺伊大学的研究团队开发了一个在线培训平台，包括素描练习和多项选择题，以提高可视化技能。该培训平台应用于一年级选修课的学生。2020 年秋季学期，59 名学生完成了该课程。该课程的主要内容包括虚拟同步课堂练习、与可视化技能相关的写作反思以及使用培训平台的每周练习。代表 11 个工程专业的学生注册了该课程。这些学生是根据普渡大学空间可视化测试：旋转可视化 (PSVT:R) 的结果来指导课程的，
智慧立方体科学知识空间可视化，为管理与
{hannu@vanharanta.fi, evangelos.markopoulos@faculty.hult.edu} 摘要。组织中的知识创造对于其持续存在至关重要。我们有兴趣查询和了解我们知道什么、我们如何知道、我们做什么以及如何证明一切，以便我们能够领导和管理组织。因此，遵循认识论传统（即 Episteme）非常重要。然而，这还不够，因为推理必须与知识创造（即 Sophia）齐头并进，才能知道为什么做事、使用什么概念以及可能实现哪些目标。反过来，Techne 与科学和理论知识一起开发了新的重要的技术和实践知识，以使事情发生。这三个知识维度仍然缺乏真正的动手实践知识和智慧（即 Phronesis），以展示如何以及知道应该决定什么。本研究论文展示了如何使用知识的四个不同维度来理解知识和智慧创造的哲学背景。
食堂食物的自动可视化
全自动自助结账食堂解决方案为食堂经营者及其顾客带来了诸多好处。经营者可以增加服务顾客数量，减少结账人员，并消除结账时的盗窃行为。员工可以重新专注于更重要的任务，从而提高顾客满意度。同样，顾客可以更快地结账，因为可以同时识别食品，而不必一次扫描每件食品。根据食堂结账系统的数量，排队时间将大大减少，并为顾客提供更愉快的体验。
使用Revit高级材料
Daniel John Stine Aia，CSI，CDT是Wicsonsin注册的建筑师，拥有20多年的经验。他是Flato Lake Architects设计技术的总监。丹在美国，加拿大，爱尔兰，丹麦，苏格兰，斯洛文尼亚，澳大利亚和新加坡的国际上发表了国际介绍。包括Autodesk University，RTC/BILT，中西部大学，Augi Cad Camp，Nvidia GPU技术会议（2018），Lightfair（2018）和AIA-MN大会（2016，2017，2017，2018，2019）。受邀请，他在2016年在中国上海的Autodesk最大的研发设施度过了一个星期。Dan是Autodesk Expert Elite，美国建筑师研究所（AIA），建筑规范研究所（CSI）和Autodesk Developer Network（ADN）的成员，并且是建筑文档技术员（由CSI颁发）。他为Elumtools，Archvision，Revizto和Nvidia提供了现场网络研讨会。致力于发展设计专业，Dan在北达科他州立大学（NDSU）教授研究生建筑专业的学生。分享了他对建筑可视化的热情，Dan还写了有关Enscape的博客文章：https：//enscape3d.com/blog/。Dan在他的博客BIM章节以及SDC出版物出版的教科书中写了有关设计的文章。他已经在Autodesk Revit上撰写了六本教科书，两本教科书在AutoCAD上写了两本教科书。他的一本书是北美的第一本书，在学术市场中。
原子级可视化金属 - 碱网络逐步生长机理
摘要：金属 - 有机网络研究中最具吸引力的主题之一是增长机制。但是，其研究仍然被认为是一个重要的挑战。在此处使用扫描隧道显微镜，在原子量表上研究了Ag（111）和Au（111）表面的金属 - Alkynyl网络的生长机理。在Ag（111）上的1,3,5- Tris（氯乙烯）苯的反应中，在393 K处形成的蜂窝Ag-Alkynyl网络，仅观察到短链中间体。相比之下，相同的前体形成了503 K的Au（111）上的蜂窝Au-Alkynyl网络。进展退火导致逐步进化过程，其中三种Cl-Alkynyl键在二聚体链的形成，Zigzag链，Zigzag链，Zigzag Chains和Novel Nove Chiral网络，如Intermedialses的形成。此外，密度功能理论的计算表明，氯原子对于有助于金属烷基键的破裂以形成Cl-intal-Altalalynyl至关重要，这保证了断裂/形成平衡的可逆性，作为形成常规规则大型大规模有原子网络的关键。■简介金属 - 有机网络（MONS）最近引起了显着的关注，这是二维（2D）材料的新兴领域的一部分。1此外，在MON的设计和制备中，具有出色的结构，化学和功能可调性。2