XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVisualization
ELViM：通过多维可视化探索生物分子能量景观
1：用随机位置的点初始化投影 X 0。 2：当 i ≤ max 时执行 3：对每个随机选择的 x ′ k 执行 4：对每个 x ′ l ̸ = k 执行 5：δ k,l ← δ ( xk , xl ) ▷ ELViM 相异度 6：dk,l ←∥ ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ∥ ▷ 欧几里得距离 7：⃗x ′ l ← ⃗x ′ l + L r ∗ ( δ k,l − dk,l ) ∗ ( ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ) / ∥ ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ∥ ▷ 从 x ′ k 到 x ′ l 的向量 8：结束 9：结束 10：结束 while
Python中的高级技术用于有效数据可视化
2独立研究员，北卡罗来纳州，美国摘要：本文详细介绍了Python在数据可视化中的能力。它检查了关键的Python库，例如Matplotlib，Seaborn和Plotly，提供了实用的例子，并突出了它们在各个领域的应用。该研究还解决了数据可视化的常见挑战和未来趋势，旨在为该领域的从业人员提供全面的指南。本文旨在提供有关使用Python进行有效数据可视化，解决基本原理，实际应用和未来趋势的全面指南。这项研究非常重要，因为它为Pythons数据可视化工具提供了实用指南，这对于数据科学家和研究人员做出知情，数据驱动的决策至关重要。关键字：Python数据可视化，Matplotlib，Seaborn，Plotly，数据分析技术
二氧化碳加氢过程中氢溢出引起的金属载体相互作用的直接操作可视化
了解催化剂活性位点是未来合理设计优化和定制催化剂的基本挑战。例如，Ce 4 + 表面位点部分还原为 Ce 3 + 以及氧空位的形成对于 CO 2 加氢、CO 氧化和水煤气变换反应至关重要。此外，金属纳米粒子、可还原载体和金属载体相互作用在反应条件下容易演变；因此必须在原位条件下表征催化剂结构以识别活性状态并推断结构-活性关系。在本研究中，分别通过原位定量多模电子断层扫描和原位加热电子能量损失谱研究了 Ni 纳米粒子修饰的介孔 CeO 2 中温度诱导的形态和化学变化。此外，使用带窗口的气室进行原位电子能量损失谱分析，揭示了 Ni 诱导的氢溢出对活性 Ce 3 + 位点形成和整体催化性能增强的作用。
在非贵族 -基于反转的地热系统结构的3D可视化
摘要。随着能源需求继续上升，位于萨拉克山的地热电厂在增加传递给Java-Bali地区的电力供应方面起着至关重要的作用。这项研究的目的是确定萨拉克山的3D地下结构，特别是使用重力法的储层分布作为地热能的靶标。重力数据，包括重力干扰（GD），Geoid和数字高程模型（DEM），从ICGEM网站获得了总共48740个数据。基于残留异常图的结果，萨拉克山下方的低异常具有-5.15至-1.88 mgal，这被怀疑与岩浆室相关。表现下方的高异常的值在0.92至5.01 mgal中，表明被认为是储层岩石的安第斯山玄武岩侵入性岩石。通过3D反转建模，对萨拉克山地热系统的地下结构，一个粘土盖，密度从2.47到2.5 gr/cc，深度为0至700 m，安第斯山脉玄武岩作为储层，其密度为2.74至2.91 gr/cc的密度在700至30000 m的深度上，已识别为3000 m m dowed。
河口底栖测绘数据的空间分析与可视化工具与技术
图 1。用于在 GIS 中表示底栖栖息地特征的矢量数据模型示例图 2。用于在 GIS 中表示底栖栖息地特征的栅格数据模型示例图 3。栖息地规模、传感器分辨率、分析/可视化技术与底栖栖息地测绘资金之间的关系图 4。传感器的相对尺度和底栖栖息地测绘分析图 5。多波束测深数据显示数据分辨率对在不同空间尺度上可视化底栖栖息地的影响图 6。底栖栖息地数据的数据显示、数据分析和数据集成之间的差异示例图 7。显示了显示和分析测深数据的不同技术的图表。转换为栅格 (b) 的水深点数据 (a) 可以查询以获取其他数据，例如深度轮廓 (c) 图 8。图示说明从侧扫声纳马赛克中划定地质基质，随后使用更高分辨率的 SPI 样本划定子栖息地 图 9。侧扫和多波束声纳数据的比较显示数据连续性的差异 图 10。Kostylev 等人的底栖栖息地测绘示例。2001 图 11。不同点插值技术的比较 图 12。使用平面视图摄影进行鳗草监测的示例数据收集和分析方法。
河口底栖测绘数据的空间分析与可视化工具与技术
海底环境的测绘和地理空间分析是一项多学科任务，近年来由于技术的进步和调查系统成本的降低，这项任务变得更加容易完成。海底物理、生物和化学成分之间存在着复杂的关系，需要先进的综合分析技术，以使科学家和其他人能够直观地看到模式，并由此推断出海底过程。有效的海洋栖息地测绘、分析和可视化尤为重要，因为潮下海底环境不易用肉眼直接观察。因此，海底环境研究严重依赖遥感技术来收集有效数据。由于许多底栖科学家不是测绘专业人士，他们可能没有充分考虑数据收集、数据分析和数据可视化之间的联系。项目通常从明确的目标开始，但可能会受到从收集到分析和呈现的整个过程中保持数据质量所需的技术细节和技能的阻碍。缺乏对整个数据处理过程的技术理解可能会成为成功的重大障碍。虽然许多底栖生物测绘工作已经详细说明了与项目总体科学目标相关的方法，但只有少数已发表的论文和报告关注分析和可视化部分（Paton
使用自主无人容器
摘要：银行上河床和地面设施的可视化对于分析条件，安全性和这种环境变化的系统至关重要。因此，在本文中，我们提出收集和处理来自各种传感器的数据（Sonar，Lidar，Multibeam Echosounder（MBES）和相机），以创建可视化以进行进一步分析。为此，我们从安装在自主，无人水文容器上的传感器中进行了测量，然后提出了一种数据融合机制，以使用水下和上方的模块进行可视化。融合包含有关经典图像和声纳的关键分析，点云的增强/减少，拟合数据和网格创建。然后，我们还提出了一个分析模块，该模块可用于比较和从创建的可视化中提取信息。分析模块基于分类任务的人工智能工具，有助于进一步与档案数据进行比较。使用各种技术测试了这种模型，以实现模拟和实际案例研究中最快，最准确的可视化。
医疗图像3D可视化网络平台的应用在辅助诊断和术前计划
摘要 - 医学图像数据的三维可视化可以使医生能够从更多角度和更高的维度观察图像。对于医生来说，协助诊断和术前计划具有重要意义。大多数3D可视化系统都是基于桌面应用程序，这些应用程序过于取决于硬件和操作系统。这使得很难在平台上使用并维护。基于Web的系统往往具有有限的功能。为此，我们开发了一个Web应用程序，该应用程序不仅提供了DICOM（医学中的数字成像和通信）图像浏览和注释功能，而且还提供了三维后处理功能，可用于多平台重建，体积渲染，肺实质分割和脑MRI MRI（磁性共鸣）分析。为了提高渲染速度，我们将行进立方体算法以异步方式在后台进行3D重建，并将重建的模型保存为GLTF（GL传输格式）。同时，Draco压缩算法用于优化GLTF模型以实现更有效的渲染。在性能评估后，系统重建了242片的CT（计算机断层扫描）系列，优化模型仅为6.37MB，渲染时间小于2.5s。肺实质的三维可视化清楚地显示了肺结节的体积，位置和形状。关键字-3D可视化，辅助诊断，术前计划，Web应用程序不同脑组织的分割和重建可以揭示大脑中神经胶质瘤的空间三维结构和邻近关系，在辅助诊断和术前计划中具有巨大的应用值。
2D材料的合成，属性和应用| dr-ntu
kagome磁铁为多种拓扑量子现象提供了一个引人入胜的平台，其中沮丧的晶体结构，磁化和旋转轨道耦合（SOC）之间的微妙相互作用可以产生高度可调的拓扑状态。在这里，利用角度分辨光发射光谱法，我们直接在A-A堆叠的Kagome磁铁GDMN 6 SN 6中直接可视化具有强大平面分散体的Weyl线。值得注意的是，Weyl线分别表现出强大的磁化方向可调节性SOC间隙和结合能可调节性，分别用TB和LI代替GD。我们的结果不仅说明了磁化方向和价算作有效的调整旋钮，以实现和控制不同的三维拓扑阶段，而且还证明了AMN 6 SN 6（a =稀土或Li，Li，Mg，CA）是用于探索多样化出现的出现拓扑量化响应的多功能材料家族。