本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成,以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代,传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据,将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用,重点介绍了关键进展,例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性,包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向,例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用,这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状,本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导,以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
档案在社会建设和发展中发挥着至关重要的作用。人类非常信任档案,依靠档案制定公共政策并保存语言、文化、自我认同、观点和价值观。然而,在当前对记录和档案进行分类和可发现性的过程中,某些声音和观点仍然难以捉摸。在本文中,我们探讨了集中式、正当程序档案系统对边缘化社区的影响和影响。有强有力的证据证明,在追求全面性、公平性和正义的同时,需要渐进式设计和技术创新。在改善档案实践以及当今整个社会的进步和繁荣方面,意向性和全面性是我们最大的机会。在当今技术和信息时代的支持下,意向性和全面性是可以实现的。在档案过程中重新开放、质疑和/或有目的地纳入他人的声音是我们在论文中提出的意图。我们列举了一些边缘化社区的例子,他们继续领导“社区档案”运动,努力恢复和保护自己的文化身份、知识、观点和未来。总之,我们提出了设计和人工智能主导的技术考虑因素,值得进一步研究,以努力弥补系统性差距并建立强大的档案流程。
●SIPA教师顾问,Christine Capilouto教授对Capstone项目的指导和监督。●尼日利亚的农村电气化机构(REA)在我们在尼日利亚逗留期间的热情款待 - 安排对Petti和Toto的现场访问,提供他们对迷你网格的见解,并将团队与其他利益相关者联系起来。特别感谢David Otu的勤奋努力和与REA的有效沟通,以确保富有成效的国内访问。●哥伦比亚大学的国际公共事务学院(SIPA)提供了有关旅行物流的财务支持和指导●尼日利亚政府的专家和从业人员,非营利组织,公司和多边组织以及学术界,并咨询了学术界,以分享他们的宝贵知识和专业知识。
ieee.org › iel7 2023 年 1 月 15 日 — 2023 年 1 月 15 日 实施以提供用于连接的标准 API。 其他系统组件。 ... 用于建模和模拟资源管理技术的工具包。
摘要准确的充电状态(SOC)估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型,提出了基于NARX(具有外源输入的非线性自回归网络)的方法,提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性,建模速度和鲁棒性。首先,为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖,使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx(具有外部输入的非线性自回旋)具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出,并将其添加到下一个时刻的计算中。因此,使用少量数据实现了更好的估计结果;其次,移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三,通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较,可以验证该模型的有效性。结果表明,所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65%,并且执行时间缩短了约50%。
菲律宾于1980年在菲律宾菲律宾大学(UPLB)的国家分子生物学和生物技术学院(Biotech)正式创建其生物技术研究。在1995年,菲律宾系统中建立了其他三个生物技术学院。他们位于UP Diliman校园中,专注于工业生物技术,UP Manila专注于人类健康生物技术,以及UP Visayas专注于海洋生物技术。UPLosBaños的生物技术研究所继续在农业,林业,工业和环境生物技术学方面提供领导地位。UPLB的其他研究机构也正在进行生物技术研究。包括植物育种研究所,生物科学研究所,动物科学研究所,食品科学技术知名人士以及林业与自然资源学院。外部UPLB,其他研究机构和中心,例如菲律宾稻米研究所,菲律宾椰子管理局,棉花研发研究所,工厂内工业局,动物行业局和
通过故意自然病毒暴露NIR EYAL 1和MARC LIPSITCH 2 1人口水平生物伦理学中心和Rutgers University,New Brunswick,NEW NJ,美国新泽西州,测试SARS-COV-2疫苗疗效。卫生行为,社会和政策部,罗格斯公共卫生学院,美国新泽西州皮斯卡塔维。2流行病学系传染病动态中心和免疫学和传染病系,哈佛大学T. H. Chan公共卫生学院,美国马萨诸塞州波士顿,美国马萨诸塞州。跑步头:自然挑战的冠状病毒疫苗测试,提及以前提出的任何会议:无。*通讯作者联系信息:尼尔·艾尔(Nir Eyal),ifh rm。400,112 Paterson St.,New Brunswick NJ 08901,美国。 nir.eyal@rutgers.edu。 摘要:具有标准挑战设计的疫苗试验可以比标准阶段III启动后更快,但是在实验室中,它需要在某种程度上进行漫长的过程才能在某种程度上发展和标准化挑战病毒。 这有些损害了其对SARS-COV-2候选疫苗疗效的加速疗效测试的总体承诺,以及发展中国家和小公司进行该疫苗的能力。 我们描述了一种挑战设计,该设计避免了漫长的过程的这一部分。 与标准挑战设计和标准III期设计相比,新设计具有额外的道德,科学和可行性优势,应考虑未来的疫苗试验。 单词:4,180(摘要:107)参考:31表:2张照片:1400,112 Paterson St.,New Brunswick NJ 08901,美国。nir.eyal@rutgers.edu。摘要:具有标准挑战设计的疫苗试验可以比标准阶段III启动后更快,但是在实验室中,它需要在某种程度上进行漫长的过程才能在某种程度上发展和标准化挑战病毒。这有些损害了其对SARS-COV-2候选疫苗疗效的加速疗效测试的总体承诺,以及发展中国家和小公司进行该疫苗的能力。我们描述了一种挑战设计,该设计避免了漫长的过程的这一部分。与标准挑战设计和标准III期设计相比,新设计具有额外的道德,科学和可行性优势,应考虑未来的疫苗试验。单词:4,180(摘要:107)参考:31表:2张照片:1
神经辐射场(NERFS)在自动驾驶(AD)社区中广受欢迎。最近的方法显示了NERFS进行闭环模拟的潜力,广告系统的启动测试以及作为先进的培训数据增强技术的潜力。但是,现有的方法通常需要较长的训练时间,密集的语义范围或缺乏普遍性。这反过来妨碍了NERF的应用在大规模上应用于AD。在本文中,我们提出了一种针对动态AD数据量身定制的可靠的新型视图合成方法。我们的方法具有简单的网络设计,凸轮和激光镜头的广泛传感器建模 - 包括滚动快门,梁发散和射线掉落 - 并且适用于开箱即用的多个数据集。我们在五个受欢迎的广告数据集上验证其性能,从而实现最新的性能。为了鼓励进一步开发,我们公开发布了神经源源代码。
● 1943 年 - Pitts 和 McCulloch 创建了基于人脑神经网络的计算机模型 ● 20 世纪 60 年代 - 反向传播模型基础 ● 20 世纪 70 年代 - AI 寒冬:无法兑现的承诺 ● 20 世纪 80 年代 - 卷积出现,LeNet 实现数字识别 ● 1988-90 年代 - 第二次 AI 寒冬:AI 的“直接”潜力被夸大。AI = 伪科学地位 ● 2000-2010 年 - 大数据引入,第一个大数据集 (ImageNet) ● 2010-2020 年 - 计算能力,GAN 出现 ● 现在 - 深度学习热潮。AI 无处不在,影响着新商业模式的创建
自然生态系统转化为人类修饰的景观(HML)是陆地生态系统中生物多样性丧失的主要驱动力,尤其是大型捕食者的丧失。他们的灭亡会大大改变食物网,有时会释放出较小的食肉动物,例如野马科的成员。尽管如此,即使是小食肉动物也必须适应人类对候对食物的可用性的影响,从而改变其资源使用。在这种情况下,在农业栖息地种植的农作物会深刻影响社区集会。在这里,我们对2017年7月至2018年8月之间收集的75个日本鼬鼠(Mustela Itatsi)Scats进行了饮食分析,以确定其季节性饮食习惯,该景观由日本东部西部帕迪田(Rice Paddy Fields)占据主导地位。从春季到秋天,日本鼬鼠主要消耗(半)水生和限制动物分类群,特别是侵入性小龙虾(Procambarus clarkii),昆虫(例如,鞘翅目和odonata)以及成年的阿努拉(Anurans)以及所有这些都是易于使用的宠物。在冬季,japanese鼬鼠主要消耗了果实(例如,无花果,五库里卡),由于干燥的稻田和灌溉沟渠中动物猎物缺乏动物猎物的稀缺,因此在SCAT的组合含量相对减少。尽管节俭在芥末饮食中是不寻常的,但我们的发现表明,日本的奶奶酪能够自适应营养可塑性,使它们能够在稻田栖息地中生存在非典型的资源条件下。为了加强在日本保护Mustela Itatsi的广泛努力,我们建议稻米单一培养物的多样化,并鼓励冬季洪水增加水生和半养生动物猎物的可用性。