XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVisualization
基于 Web 的交互式 3D 建模和可视化...
摘要 如今，3D 医学图像可视化已成为医学教育的重要工具。基于 Web 的 3D 教学工具已被证明是传统系统的有效替代方案。在这项工作中，我们的目标是使用 3D Web 技术对人脑进行建模和基于 Web 的 3D 交互式可视化，并改进虚拟现实教育环境开发方法（MEDEERV，西班牙语缩写）。20 名本科医学、牙科、老年医学和计算机科学专业的学生进行了大脑模型可用性测试（9 名女性；11 名男性，平均年龄 = 22.1 岁，SD = 0.70）。为此，我们使用了一份带有李克特量表答案的后测问卷，其 Cronbach 的 alpha 值为 0.93。我们在本研究中开发的大脑模型的概念验证提供了该系统可用作基础神经解剖学学习的网络工具的可行性证据。这项工作的主要贡献集中在实现 MEDEERV 来建模 3D 人脑，以及用于重新设计反馈的可用性测试。这种建模、可视化和评估方法可用于人体解剖学教学的其他领域。虽然实验结果显示良好的用户体验、功能和可用性，但有必要生成一个新版本，并对具有大脑解剖学知识的更大、更具体的人群进行研究。
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。
基于人工智能的语音识别文本的交互式可视化
语音识别是计算语言学的一个重要领域[CRS05、CFL13]。多年来，研究人员已经开发出各种技术和工具来识别口语中的单词和短语[JM14、BMG∗16、HM15a]。最近，人工智能技术，特别是深度学习网络，已经具有革命性，因为它们超越了以前的方法，并且在语音转文本的结果中带来了高质量和低错误率[HDY∗12、MLJ∗14]。许多大公司已经使用深度学习模型提供基于云的语音转文本服务，例如微软[Mic]、谷歌[Goo19]等。来自多个领域的用户都渴望将这些人工智能工具用于实际应用，如进行实地调查和收集用户意见 [BZK12、HM15b、Muh15]。然而，转录结果仍然存在一系列实际问题，包括：（1）完整的语音被识别为一组片段，这些片段通常不能代表说话者的自然句子或段落；（2）音频识别错误不可避免，且质量差异很大；（3）语音识别算法给出的单词和片段的置信度得分有时不能反映出真实的误识别概率。这些问题已经阻碍了语音转文本工具的更广泛使用 [KRS17]。领域科学家在收集来自多个说话者的长音频时面临着有效完成以下任务的挑战：
交互式可视化在培养人工智能信任方面的作用
开发了一个引导式主题模型细化系统（图 2）。随着系统逐步添加更多文档，不同的单目标指导代理会观察该过程并提出替代模型的具体建议。随着时间的推移，所有代理都会了解在哪些分析环境中他们的建议通常会被接受或拒绝，并根据这些环境调整他们对替代模型的建议。评估显示，一些参与者最初对代理持怀疑态度，但愿意花费大量时间训练他们（通过提供相关反馈），期待未来有更好的建议。同样，当出现误报时（即使在传达不确定性或低可能性时），居民对龙卷风预测和警告的看法也会随着时间的推移而降低。12 旨在建立对人工智能系统的信任的未来研究应该帮助人们决定是否、何时以及在多大程度上应该信任特定系统。
交互式可视化在培养人工智能信任方面的作用
开发了一个引导式主题模型细化系统（图 2）。随着系统逐步添加更多文档，不同的单目标指导代理会观察该过程并提出替代模型的具体建议。随着时间的推移，所有代理都会了解在哪些分析环境中他们的建议通常会被接受或拒绝，并根据这些环境调整他们对替代模型的建议。评估显示，一些参与者最初对代理持怀疑态度，但愿意花费大量时间训练他们（通过提供相关反馈），期待未来有更好的建议。同样，当出现误报时（即使在传达不确定性或低可能性时），居民对龙卷风预测和警告的看法也会随着时间的推移而降低。12 旨在建立对人工智能系统的信任的未来研究应该帮助人们决定是否、何时以及在多大程度上应该信任特定系统。
空间社会结构的可视化 - Danny Dorling
I 曼德布洛特集无穷远处的两幅图像（彩色）。1 II 英国北部的土地使用特写（彩色）。2 III 10% 样本中十多人在各个选区之间的通勤流量。3 IV 1983-1987 年按价格、属性和销售变化的住房分布。4 V 1976 年所有地区之间的移民流动——按相邻顺序排序的流动。5 VI 1980/1981 年英格兰和威尔士选区之间的年度移民流动。6 VII 1971-1981 年英国年龄和性别分布的变化（彩色）。7 VIII 英国北部选举地图上的投票构成（彩色）。8 IX 英国南部选举地图上的投票构成（颜色）。9 X 行业、地位和性别的就业分布（颜色）。10 XI 计算机传统动画的静态图像（颜色）。11 XII 计算机光线追踪动画的静态图像（颜色）。12 XIII 曼德布洛特集和朱利亚集的光线追踪表面。13 XIV 可视化傅里叶变换——科学中的艺术（颜色）。14 XV 色彩迷宫——低分辨率图像可以显示的细节（颜色）。15 XVI 曼德布洛特集的可视化——放大和概括（颜色）。16 XVII 从泰恩赛德公路网出发的旅行时间（颜色）。17 XVIII 三种备选配色方案和键（颜色）。18 XIX 英国出生地集中度（颜色）。19 XX 伦敦人口、年龄、性别和子女分布（颜色）。20 XXI 伦敦出生地分布（颜色）。21 XXII 伦敦就业、职业和毕业生分布（颜色）。22 XXIII 英国各大工业集团分布，1987 年（颜色）。23 XXIV 各大工业集团分布变化，1984-87 年，增加（颜色）。24 XXV 1984-87 年各大工业集团分布变化，呈下降趋势（彩色）。25 XXVI 1984-1987 年各行业、地位和性别的就业变化（彩色）。26 XXVII 英国北部选举地图的政治摇摆（彩色）。27 XXVIII 英国南部选举地图的政治摇摆（彩色）。28 XXIX 英格兰和威尔士地方选举的投票分布（彩色）。29 XXX 英国土地使用情况（按 1km 方格划分）（彩色）。30 XXXI 欧洲二级地区 — 带注释的底图，按失业率着色。5831 XXXII 郡和苏格兰地区——带注释的底图，以失业率着色。32 XXXIII 家庭从业者委员会区域——带注释的底图，以失业率着色。33 XXXIV 地方教育当局——带注释的底图，以失业率着色。34 XXXV“功能性城市”——带注释的底图，以失业率着色。35 XXXVI 当地劳动力市场区域——带注释的底图，以失业率着色。36 XXXVII 通勤区域——带注释的底图，以失业率着色。37 XXXVIII 地方政府区——带注释的底图，以失业率着色。38 XXXIX 议会选区——带注释的底图，以失业率着色。39 XL 合并办公区——带注释的底图，以失业率着色。40 XLI 邮政编码区域——随机着色（颜色）。41 XLII 邮政编码区——随机着色（颜色）。42 XLIII 邮政编码区——随机着色（颜色）。43 XLIV 等土地面积投影的英国大陆铁路网络。44 XLV 等人口投影的英国大陆铁路网络。45 XLVI 等土地面积投影的英国主要公路网络。46 XLVII 等人口投影的英国主要公路网络。47 XLVIII 面积统计图实验（彩色）。48 XLIX 英国人口连续面积统计图（彩色）。49 L 县界显示保持选区连续性的桥梁。50 LI 各县人口统计图的演变。51 LII 县人口统计图，箭头表示拓扑结构。52 LIII 等面积投影上的地方当局区，已编入索引以便识别。53 LIV 地方当局区 — 按字母顺序排列的索引列表。54 LV 地方当局区统计图，已编入索引以便识别。55 LVI 等面积投影上的议会选区，已编入索引以便识别。56 LVII 议会选区 — 已编入索引，按字母顺序列出。57 LVIII 议会选区地图已编入索引，便于识别。
多元素地球化学数据的可视化、集成和分析
首先，我要感谢我的导师 Herbert Henkel (KTH) 和 Olle Selinus (SGU) 的鼓励、支持和许多富有成效的讨论。感谢 Matthew Ward (WPI) 在数据可视化领域的指导。多年来，我的众多同事都为愉快的研究氛围做出了贡献。我特别感谢土地和水资源工程系的热情接待。此外，还要感谢 Joanne Fernlund 对论文格式的帮助。这项研究由瑞典地质调查局 (SGU) 的项目资助。还要感谢 Knut 和 Alice Wallenbergs 基金以及 Ragnar 和 Astrid Signeuls 基金对我在伍斯特理工学院 (WPI) 进行研究访问和参加国际会议的资金支持。最后，我要感谢我的家人，他们一直是我无尽的灵感源泉。Katrin Grünfeld 斯德哥尔摩，2005 年 4 月
单量子比特状态断层扫描的矢量场可视化
摘要 — 随着商用量子计算机种类的不断增加，对能够表征、验证和确认这些计算机的工具的需求也在不断增加。这项工作探索了使用量子态断层扫描来表征单个量子比特的性能，并开发了矢量场可视化来呈现结果。所提出的协议在模拟和 IBM 开发的量子计算硬件上进行了演示。结果确定了此硬件标准模型中未反映的量子比特性能特征，表明有机会提高这些模型的准确性。所提出的量子比特评估协议作为免费开源软件提供，以简化在其他量子计算设备上复制该过程的任务。索引术语 — 量子计算、量子态断层扫描、量子比特基准
服务器级 Tesla GPU 上的远程可视化 - NVIDIA
为了克服通过网络传输 X 的低性能问题，必须启用远程节点上的渲染。图 4 显示了具有远程可视化应用程序的配置。该应用程序通过 Xlib 与计算节点上的 X 服务器通信。OpenGL 上下文、窗口和用户交互均由计算节点上的 X 服务器完成。当从本地 GPU 捕获渲染的帧并将其传输到在用户工作站上运行的应用程序客户端时，计算节点上的应用程序完全处于控制之中。鉴于可视化应用程序完全控制客户端和服务器端，因此可以实现压缩协议等，从而实现高性能的图像传输解决方案。这是“远程可视化”部分中描述的情况。