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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。
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
Genehapr：基因单倍型统计，表型关联和可视化
ashaplotype。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个数据集。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 displayVaroneNemodel。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。4个数据集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 displayVaroneNemodel。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>5 fi lterlargep.link。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 fi lterlargevcf。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 fi lter_hap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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VCF2HAP。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>53 Write.hap。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 54 div>53 Write.hap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>54 div>
多层FESE膜中位错网格的旋转和
了解结构和电子对称性破坏在基于Fe的高温超导体中的相互作用仍然引起了人们的关注。在这项工作中，我们使用分子束外延在一系列厚度中种植了应变的多层FESE薄膜。我们使用扫描隧道显微镜和光谱法研究了电子列区域和空间变化应变的形成。我们直接可视化边缘的形成，从而导致膜中的二维边缘脱位网络。有趣的是，我们观察到位错网络的45度内部旋转是膜厚度的函数，从而沿不同方向产生抗对称应变。这会导致电子列域和反对称应变之间的耦合比不同。最后，我们能够通过揭示两个区域之间差分电导图的较小能量依赖性差异来区分不同的正交列域。这可以通过轨道选择性尖端样本隧道来解释。我们的观察结果为外延薄膜中的脱位网络形成带来了新的见解，并提供了另一个纳米级工具来探索基于Fe的超导体中的电子nematicity。
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
用于飞机轨迹分析的交互式基于图像的信息可视化
摘要 — 空中交通管制 (ATC) 领域是大数据挑战的一个例子。数据由飞机轨迹或轨迹集组成，这些轨迹或轨迹又记录了飞机在给定空域中几个时刻的位置，以及其他信息，例如飞行高度、速度、燃料消耗和元数据（例如航班 ID）。分析和理解时间相关数据对信息可视化提出了一些不小的挑战。在本文中，我们提出了一套新颖的方法，使用基于图像的交互式信息可视化技术来分析飞机轨迹。我们通过提出一组相关的可视化分析方法来解决数据处理方面的可扩展性挑战和未解决的问题，这些方法侧重于 ATC 领域的决策支持。所有方法都使用基于图像的技术，以概述此类技术在我们的应用环境中的优势，并通过 ATC 域中的用例进行说明。对于每个用例，我们概述了领域专家提出的问题类型、解决这些问题所涉及的数据，并描述了我们用于解决这些问题的特定基于图像的技术。对于每种这样的技术，我们描述了用于实现其目标的视觉表示和交互机制。我们用来自 ATC 域的真实数据集来说明这些用例。
糖尿病健康预测的商业智能数据可视化
摘要 - 在当今的环境中，商业智能（BI）正在以跨领域的快速发展世界。商业智能已经存在了很长时间，但是当与技术结合使用时，结果令人震惊。BI在医疗领域也发挥了重要作用。疾病控制与预防中心（CDC）是该国公共卫生保护的最大的基于科学的，数据驱动的服务提供商。已有70多年的历史了，一直在使用科学来抗击疾病，并保持家庭，企业和社区健康。但是，研究表明，美国糖尿病的患病率令人震惊。因此，如果未治疗糖尿病，它可能会导致危及生命的并发症，例如心脏病，感觉失调，失明，肾衰竭和截肢。因此，进行了这项研究以分析人们的健康状况和日常生活方式，以预测他们最有可能使用Tableau Dashboard实施商业智能的糖尿病类型。此外，对CDC进行了背景研究，以了解其工作，挑战和机遇。在项目结束时，获得和可视化的信息应能够增强业务选择，并在将来控制糖尿病方面做出更好的决定。
复杂晶粒边界局部振动的直接可视化
晶界 (GB) 中的局部原子排列与边界晶粒中的局部原子排列不同，以便能够调节相应晶格的取向误差。[1–8] 从结构上讲，局部排列包括沿边界重复的位错核和结构单元。从化学上讲，位错核和其他结构单元并不总是化学计量的，甚至可能具有复杂性。[9] 总之，GB 和晶粒的化学和结构差异导致局部 GB 振动，这在许多领域都引起了人们的兴趣。例如，在热传输 [4–7,10] 和红外光学中，[4,8] 声子频率和寿命决定了材料响应的关键方面。此外，局部振动的变化可以显著改变功能材料的自由能景观 [11–13] 或增加熵对自由能的贡献并影响相变。[14–16]
BCI 认知测试屏幕上的空间注意力可视化
摘要：早期诊断对于痴呆症的治疗非常重要，但痴呆症患者往往不愿意去看医生。在我们的实验室中，我们正在使用基于 P300 的拼写脑机接口 (Spelling-BCI) 开发一种廉价且简单的认知功能筛查工具。通过使用辨别分数创建注意力聚焦图并比较结果，我们希望确认痴呆症患者之间的差异以及痴呆症筛查的价值。BCI 使用基于行和列的 P300 成分计算的辨别分数来估计字符。因此，我们根据每个字符的分数开发了一个注意力聚焦图。结果，随着 NC 变成 MCI/AD，它显示得更白和更黑。NC 估计为 83.3%，MCI 估计为 63.0%，AD 估计为总字符数的 33.3%。此外，AD 倾向于在包含目标字符的行和列之外做出反应。这些结果被认为是认知功能下降导致注意力集中度下降所致。因此，有人提出可以从注意力集中度图中确认痴呆症患者之间的差异，这对痴呆症筛查很有用。关键词：痴呆症、BCI、P300、注意力、ERP 1. 引言
将Mol2VEC技术应用于大型数据可视化和分析
化学中深度学习的最新成功与文本挖掘的进展以及通过类比与文本处理化学图的能力紧密结合。深度学习也是分子描述中的关键问题，因为在深度学习过程中，存储在隐藏神经元层（潜在变量）上的内部值可以有效地用作分子描述符[1]。由于深神经网络几乎可以“读取”几乎所有野蛮的，未经准备的分子表示（分子图，微笑的字符串 - 典型化或不使用典型化 - 甚至是像素化图像格式中的2D草图），这些潜在变量可以被视为被人工智能的“发明”。他们应该弄清（几乎）分子图中存在的所有信息，尽管它不会在设计新型分子描述符的专家使用的化学专业知识之后提取。后者会知道，例如，要强调可以从图中推断但难以提取的结构方面。典型的例子是药效团