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实现生物技术转化（BX）的关键计划
•从采购原材料，运输，存储，制造业以及前往市场以建立弹性供应链的过程来可视化过程。•非食用生物量（例如木材或草）目前是白色和绿色生物技术的主要来源。•对于红色生物技术，必须考虑与与同种异体细胞和细胞培养相关的原材料和成分供应相关的风险。
解锁功能性神经成像的未来
MEGIN 是脑磁图 (MEG) 技术的全球领导者。我们是检测和可视化大脑功能的专家，与临床医生、科学家、医疗保健组织以及其他合作伙伴合作开发、交付和支持我们的 MEG 技术。我们的技术及其应用改变了神经科学研究和临床决策，从而改善了人们的健康。
算法图：探索路径通过...
II。 相关的工作Matthias Ankerst，Daniel Keim和Hans-Peter Kriegel（2009）[1]提出，探路者：一种可视化路径分析的方法。 IEEE视觉语言和以人为中心计算（VL/HCC）的IEEE研讨会的会议，引入探路者，这是一种可视化大而复杂的图形中探路算法的方法。 这使用户可以深入了解算法本身的决策过程。 Yves Kodratoff和Robert Armstrong（1994）[2]提出了广度优先的搜索和深度优先搜索：将约束转换为偏好作者。 第十二届国际人工智能会议（IJCAI）会议录，探索对广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法的修改，以在图形遍历过程中纳入用户偏好。 C. Y. Lee（1961）[3]提出了一种用于路径连接及其应用的算法IR IR IR IR IRE TRACTACTIONS在电路理论上。 介绍深度优先搜索（DFS）算法的开创性纸。 本文探讨了如何将DFS用于电路设计中的电线路由，从而为电路板上的电线找到有效的路径。 除了路由之外，DFS还具有查找连接组件或分析拓扑结构的应用。II。相关的工作Matthias Ankerst，Daniel Keim和Hans-Peter Kriegel（2009）[1]提出，探路者：一种可视化路径分析的方法。IEEE视觉语言和以人为中心计算（VL/HCC）的IEEE研讨会的会议，引入探路者，这是一种可视化大而复杂的图形中探路算法的方法。这使用户可以深入了解算法本身的决策过程。Yves Kodratoff和Robert Armstrong（1994）[2]提出了广度优先的搜索和深度优先搜索：将约束转换为偏好作者。第十二届国际人工智能会议（IJCAI）会议录，探索对广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法的修改，以在图形遍历过程中纳入用户偏好。C. Y. Lee（1961）[3]提出了一种用于路径连接及其应用的算法IR IR IR IR IRE TRACTACTIONS在电路理论上。介绍深度优先搜索（DFS）算法的开创性纸。本文探讨了如何将DFS用于电路设计中的电线路由，从而为电路板上的电线找到有效的路径。除了路由之外，DFS还具有查找连接组件或分析拓扑结构的应用。
DeepHyper：大规模自动化机器学习
Li, Hao, Zheng Xu, Gavin Taylor, Christoph Studer 和 Tom Goldstein。“可视化神经网络的损失情况。”《神经信息处理系统进展》第 31 期 (2018)。A. Krishnapriyan、A. Gholami、S. Zhe、R. Kirby 和 MW Mahoney。“描述物理信息神经网络中可能出现的故障模式。”《神经信息处理系统进展》第 34 期 (2021)。
气候变化改编金融-NEC Corporation
我们渴望建立可视化灾害风险并评估减少灾害风险措施有效性的全球标准，同时还定义了评估自适应解决方案价值的标准。我们的目标是实施这些标准并加强其背后的经济学。通过明确定义投资目标，量化成本效益比并提高投资风险的透明度，我们旨在刺激资本流入到适应措施中。
自主代理人fra
17 SWIFT: A Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning Friday 98 A Multi-Style Chinese Characters Writing Intelligent Tool Based on Small-scale Training Data 60 Agent Trajectory Explorer: Visualizing and providing feedback on agent trajectories 12 Agentic AI for Digital Twin 40 ECLAIR: Enhanced Clarification for Interactive Responses in an Enterprise AI Assistant 59 EvalAssist: LLM-as-a-judge simplified 27 Incident基于检索的增强大语模型63 MathMistake检查器的诊断和报告系统：逐步的数学问题错误的全面演示通过迅速指导的LLMS 32 MATWA查找发现：一种用于匹配的网络工具包51微生物搜索：微生物搜索的应用程序：用于检测watefore section的应用程序，以最高的固定量为基于CREFERIST的固定型58 NEUROSING， Probabilistic Logic Shields 69 Speech is not enough: Interpreting nonverbal indicators of common knowledge and engagement 71 TRACE-CS: A Synergistic Approach to Explainable Course Scheduling Using LLMs and Logic 72 TRANSFORMER EXPLAINER: Interactive Learning of Text-Generative Models 57 Usage Governance Advisor: from Intent to AI Governance Saturday 122 Accessible Hardware Implementation for Multi-Agent Collective Construction
数据的呈现 div>
数据显示是一个将两个或多个数据集与图形等视觉辅助设备进行比较的过程。使用图表，您可以表示信息与其他数据的关系。此过程遵循数据分析，并通过可视化并将其放入更可读的格式来帮助组织信息。此过程几乎在每个行业都很有用，因为它可以帮助专业人员在进行数据分析后分享他们的发现。
使用虚拟现实实时分析 COVID 疫情
摘要。在大数据时代，有效地可视化数据对于发现过程至关重要。我们正在探索使用沉浸式虚拟现实平台对 COVID-19 大流行进行科学数据可视化。我们感兴趣的是在认知技术和人机交互领域寻找更好地理解、感知和与多维数据交互的方法。沉浸式可视化可以更好地理解和感知数据中的关系。本文介绍了一种基于 Unity 开发平台的沉浸式数据可视化工具。该数据可视化工具能够可视化美国五十个州的实时 COVID 大流行数据。与传统的桌面可视化工具相比，沉浸式可视化可以更好地理解数据，并带来更多以人为本的态势感知洞察。这项研究旨在确定虚拟现实工具中描绘的图表和条形图等图形对象如何根据分析师的心理模型开发，从而增强分析师的态势感知。我们的结果还表明，用户在使用沉浸式虚拟现实数据可视化工具时会感到更加满意，从而展示了沉浸式数据分析的潜力。