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抽象时机是一个新颖的可视化代码存储库...
Bizard是一个新颖的可视化代码存储库，旨在简化生物医学研究中的数据分析。它整合了各种可视化代码，促进了针对特定研究需求的最佳可视化方法的选择和定制。该平台提供了一个用户友好的界面，该界面具有高级浏览和过滤机制，全面的教程和交互式论坛，以增强知识交换和创新。Bizard的协作模型鼓励其功能的持续完善和扩展，使其成为推进生物医学数据可视化和分析方法的必不可少的工具。通过利用Bizard的资源，研究人员可以增强数据可视化技能，推动方法论进步并改善数据解释标准，最终促进精密医学的开发和个性化的治疗干预措施。可以从http://genaimed.orged.orgg/bizard/访问Bizard。
商业智能洞察航空事故的可视化
被认为是最安全的交通方式，至少从每英里行程的死亡率来看确实如此。民航局报告称，飞机每十亿公里的死亡率为 0.003，远低于火车旅行的 0.27 和汽车旅行的 2.57。尽管安全是过去一个半世纪以来航空业的首要关注点，但即使在今天，涉及飞机的事故仍然是令人恐惧的根源。因此，该项目的目的是找出导致航空业事故的主要原因，并开展研究、寻找、设计、构建和提出商业智能 (BI) 解决方案。在整个项目中，它将发现需要纠正或改变的基本问题和关键问题，以防止发生重大负面事件并以积极的方式改善当前情况。Tableau 将是此过程中使用的主要 BI 工具。数据可视化是信息和数据的图形描述。数据可视化工具提供了一种简单的数据分析方法，通过使用图表、图形和地图等视觉元素来观察和发现数据中的模式、异常值和模式。该项目还将涵盖 BI 解决方案的初始阶段到构建和部署阶段，以改进和防止进一步的事故。
大型风洞的定量可视化工具...
用于流动可视化的粒子由两个摄像机记录，从而整个测量体积被连续照亮。将摄像机的照明时间设置为最大可能值（约 1/帧速率），从而生成一系列图像，其中移动粒子创建复合段的连续路径。利用来自两个摄像机的粒子轨迹，重建三维粒子轨迹。为了改善弱对比度，从当前图像中减去参考图像，然后对图像进行滤波以抑制噪声，并用阈值算子进行分割。路径段是根据路径连续的事实来识别的，即每个后续段必须准确地位于前一个图像中同一段结束的位置。提取已识别线段的端点，并针对镜头和 CCD 芯片造成的失真校正线段的边缘像素坐标。一旦找不到所讨论路径的新段，就用三次样条函数来近似路径的中心线。根据应用于端点的极线条件确定两个摄像机的相应路径。找到两条对应路径后，在三维空间中逐点重建粒子轨迹。使用三维三次样条函数描述粒子轨迹。根据片段长度和曝光时间可以计算出粒子速度。为了获取有关粒子轨迹形状的信息，附加
STK 面向集成可视化的探索性研究...
可视化是能力工程中的关键组成部分之一，它不仅可以促进，而且可以显著增强对基于能力的解决方案的理解、沟通和探索。可视化可用于战略和战术层面，提供了一种解决能力及其底层系统（无论是数据还是平台中心、物理还是逻辑）的运营和管理的方法。因此，这种方法可以更轻松、更直接地表示问题空间，使利益相关者和决策者能够集中精力并提取对能力至关重要的元素。结果是一种更直接、更易理解、因此更强大的方法来探索如何通过应用能力工程来解决潜在的解决方案。
标题：可视化理论——有哪些？ - Brown CS
简介：可视化中的一个基本问题是，什么构成了“好的”可视化。一个相关的问题是，一种可视化是否比另一种更好。通常，这些难题是通过运行用户研究来解决的。然而，以归纳法通过事后用户研究评估可视化既不充分也不高效。理想情况下，我们希望有模型不仅能定义什么是好的可视化，还能告诉我们如何构建它们。从历史上看，一般理论是通过消除和/或统一特定领域中出现的竞争和互补理论而产生的。显然，我们需要更多此类可视化理论。在本小组中，我们将讨论可视化的示例理论，并思考它们之间的关系。
Georges Hattab – 简历 - 可视化小组
2018–2019 博士后研究员，德国国家肿瘤疾病中心 (NCT)、德国癌症研究中心 (DKFZ)、德累斯顿工业大学卡尔古斯塔夫卡鲁斯大学医院，德国德累斯顿。在计算机和机器人辅助手术领域对人体器官进行混合现实的生物力学分析和计算机视觉。由 Stefanie Speidel 教授指导 2014–2017 博士，比勒费尔德大学，生物数据挖掘组，基因组多样性和动态分析的计算方法 (DiDy)，德加 DFG 国际研究培训组，德国比勒费尔德。在时空实验中分析菌落动态并可视化细胞多样性。指导老师：Tim W. Nattkemper 教授和 Tamara Munzner 教授 2016 访问研究生，信息可视化小组，不列颠哥伦比亚大学 (UBC)，温哥华，不列颠哥伦比亚省，加拿大。开发一种有效的算法和数据抽象来分析延时图像数据中的细菌菌落生长。指导老师：Tamara Munzner 教授 2016 访问研究生，数据库和数据挖掘小组，计算机科学学院，西蒙弗雷泽大学 (SFU)，本拿比，不列颠哥伦比亚省，加拿大。科学交流。指导老师：Martin Ester 教授
在不断变化的世界中，可视化和图像分析的重要性。
“LinköpingUniversity自1980年代以来一直是图像和视频压缩领域的主要参与者。这包括X射线图像的数字编码以及朝着MPEG数字电视标准的早期步骤。从这些应用程序中利用的知识促使人们开发了专门的视觉芯片，快速算法和用户友好的医疗应用，这是我们几家衍生公司的核心。”
神经种群在其时间接收窗口的大小上
长阅读的RNA测序可以在单个转录物同工型的分辨率下对RNA修饰，结构和蛋白质相互作用位点的映射。要了解这些RNA特征的功能，在转录组和基因组注释（例如开放式阅读框架和剪接连接）的背景下对它们进行分析至关重要。为了实现这一目标，我们开发了R2Dtool，这是一种生物信息学工具，将转录映射的信息与转录本和基因组注释集成在一起，从而允许同工型分辨分析和RNA在其基因组上下文中的RNA特征的图形表示。我们说明了R2Dtool使用同志数据集成和加速RNA特征分析的能力。R2DTOOL促进了替代转录本同工型的综合分析和解释。R2DTOOL促进了替代转录本同工型的综合分析和解释。
gan和可视化的几何视图-Zhizhong li
在多种学习的背景下解释甘也很自然。在实际应用中，我们正在处理结构化数据，例如自然图像。此类数据的分布通常集中在低维歧管上。因此，我们可以查看GAN的目标是学习通过潜在空间参数化的数据歧管。Wasserstein Gan [1，2]的作者采用这种解释来解释为什么甘斯很难训练。直观地说，数据歧管和生成的歧管都是在高维环境空间中的低维歧管，这意味着它们几乎永远不会具有足够的重叠。在这种情况下，詹森·香农（Jensen Shannon）的差异将根据定义遇到麻烦，这说明了培训中的困难。这证明了几何观点有助于理解甘恩。