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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）。
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
出色的3D可视化，具有一流的图形
通过Draginfly 3D World Zeiss Edition软件在最高定义中探索您的数据。它旨在从头到尾管理您的工作流程。使用直观的用户界面，该软件为您提供了完整的3D可视化和数据分析平台。各种功能，例如交互式导航，高级分割工具，简易注释和对象分析为您提供简单的过程和高质量的结果。为支持显微镜的需求而设计的升级提供了一个通用工作空间，用于将多尺度相关显微镜整合到NM到NM。通过编程语言python自定义您的功能，功能和小部件，以使您的软件自动化以提高生产率。
使用Python
输出1。Code from Python Qualitative Statement ID Sex Age Height Weight Team NOC Sport Medal 0 576 1 23 198 93 Spain ESP Basketball Bronze 1 1466 1 30 192 102 Italy ITA Water Polo Bronze 2 1478 2 27 172 74 Italy ITA Water Polo Silver 3 1551 1 20 172 79 Nigeria NGR Football Bronze 4 1716 1 30 187 80 Nigeria NGR Football Bronze .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 250 130489 2 34 166 66加拿大可以足球青铜251 130541 1 21 176 65巴西胸罩足球252 131981 2 25 180 71西班牙ESP篮球银牌253 133648 2 23 172 172 23 172 67加拿大CANA
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决策中能源情景可视化的机遇与挑战：预印本
情景研究是一种表示一系列可能的复杂决策随时间变化并分析这些决策对未来结果影响的技术。通常使用情景来研究未来能源系统建设和脱碳的潜在途径。这些研究的结果通常被不同的能源系统利益相关者（如社区组织、电力系统公用事业公司和政策制定者）用于使用数据可视化进行决策。然而，可视化在促进利用能源情景数据进行决策方面的作用尚不明确。在本文中，我们回顾了能源情景研究中使用的常见可视化设计，并讨论了其中一些技术在促进利用情景数据进行不同类型分析方面的有效性。
![设计锚蛋白重复蛋白 [99mTc]Tc(CO)3-(HE)3-Ec1 用于可视化 EpCAM 表达肺癌的 I 期临床评估](/simg/7/7045a4fa462988668d0f9e02577567de97197c0c.webp)
设计锚蛋白重复蛋白 [99mTc]Tc(CO)3-(HE)3-Ec1 用于可视化 EpCAM 表达肺癌的 I 期临床评估
1 俄罗斯科学院托木斯克国立研究医学中心癌症研究所核医学系，邮编 634055 托木斯克，俄罗斯；chernov1962@gmail.com (VC)；medvedeva@tnimc.ru (AM)；pankovaan@mail.ru (AR)；rungis@mail.ru (OB)；liza.mishina.00@inbox.ru (EM) 2 托木斯克理工大学化学与应用生物医学科学研究学院肿瘤治疗学研究中心，邮编 634050 托木斯克，俄罗斯；mr.varvashenya@mail.ru (RV)；anastasia.527@yandex.ru (AF)；schulga@gmail.com (AS)；elena.ko.mail@gmail.com (EK) biomem@mail.ru (SMD) 3 西伯利亚国立医科大学药物分析系，634050 托木斯克，俄罗斯 4 俄罗斯科学院 Shemyakin-Ovchinnikov 生物有机化学研究所，117997 莫斯科，俄罗斯 5 乌普萨拉大学免疫学、遗传学和病理学系，75185 乌普萨拉，瑞典；anzhelika.vorobyeva@igp.uu.se (AV)；vladimir.tolmachev@igp.uu.se (VT) 6 乌普萨拉大学药物化学系，75185 乌普萨拉，瑞典；anna.orlova@ilk.uu.se 7 俄罗斯科学院托木斯克国立医学研究中心癌症研究所癌症分子治疗实验室，634055 托木斯克，俄罗斯； lkleptsova@mail.ru * 通讯地址：r.zelchan@yandex.ru（俄罗斯联邦）；marialarkina@mail.ru（毛里求斯）
数据可视化和可解释的基准框架 数据可视化和可解释的基准框架 AI (XAI) AI (XAI)
本研究引入了一个名为 EDUMX 的基准框架，该框架利用 Streamlit 开源 Python 库，专为基于机器学习 (ML) 的预测和 XAI 任务而设计。该框架提供了一套全面的功能，包括数据加载、特征选择、关系分析、数据预处理、模型选择、指标评估、训练和实时监控。用户可以轻松上传各种格式的数据，探索变量之间的关系，使用各种技术预处理数据，并使用可自定义的指标评估 ML 模型的性能。凭借其用户友好的界面，该框架为各个领域的预测任务提供了宝贵的见解，满足了预测分析不断变化的需求。EDUMX 可供所有人使用。如果您想要了解访问此工具的详细信息，请联系 mkuzlu@odu.edu。