XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemvisualizations
mlr3viz：'mlr3'
数据包包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 AS_PRECRET。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 AutoPlots.Benchmarkresult。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 autoplots.insensusresult。。。 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 autoplot.filter。 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>8 autoplot.lear-classif。 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>9 autoplot.lear-classifvgggggmnnet。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 autoplot.learnerclassifrpart。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 autoplot.learnerclusthererarchical。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 autoplot.learnerregr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 autoplot.learnersurvcoxph。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 autoplot.optiminstancebatchsinglecrit。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 AutoPlot.PredictionClassif。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 autoplot.predictionclust。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 autoplot.predictionregr。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 autoplot.resampleresult。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 autoplot.taskClassif。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 AutoPlots.TaskClust。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 AutoPlots.TaskReg。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28尸检。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 29预测 。 。 。25 AutoPlots.TaskClust。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 AutoPlots.TaskReg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28尸检。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 29预测 。 。 。28尸检。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 29预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 predition_grid。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
设计有效的数据可视化
源自B. Wong的数字，“布局”，NAT方法，第1卷。8，不。10，pp。783–783，2011年10月，doi：10.1038/nmeth.1711。和B. Wong，“观点：审查的观点（第2部分）”，Nat Methods，第1卷。8，不。3，pp。189–189，3月 2011，doi：10.1038/nmeth0311-189。 幻灯片改编自：科学人物信息设计的基础知识，凯利·克劳斯189–189，3月2011，doi：10.1038/nmeth0311-189。幻灯片改编自：科学人物信息设计的基础知识，凯利·克劳斯
使可视化和界面适应用户
*通讯作者：Francesco Chiossi，LMU慕尼黑，慕尼黑，德国，电子邮件：francesco.chiossi@ifi.lmu.de Johannes Zagermann，Tiare Feuchtner，Harald Reiterer，Harald Reiterer，Konstanz大学konstanz.de，harald.reiterer@uni-konstanz.de Jakob Karolus，Sven Mayer，Albrecht Schmidt，Lmu Munich，Munich，Dermich，Dermany，电子邮件： Iskopf，Benedikt Ehinger，Andreas Bulling，Stuttgart大学，德国Stuttgart，电子邮件，电子邮件：nils.rodrigues@visus.uni-stuttgart.de， daniel.weiskopf@visus.uni-stuttgart.de, Benedikt.Ehinger@vis.uni-stuttgart.de, andreas.bulling@vis.uni-stuttgart.de Priscilla Balestrucci、Marc Ernst，乌尔姆大学，乌尔姆，德国，电子邮件：Priscilla.Balestrucci@uni-ulm.de, Marc.Ernst@uni-ulm.de Lewis L. Chuang，开姆尼茨工业大学，开姆尼茨，德国，电子邮件：lewis.chuang@phil.tu-chemnitz.de
基于模拟的培训可视化 - DiVA
1. 简介 半个多世纪以来，空战一直被视为现代战争和防御的最重要方面之一。瑞典空军 (SwAF) 长期以来一直致力于组织和培训战斗机飞行员，主要关注保卫本国领土边界或参与联合国领导的支援任务。通过使用多用途 JAS 39 鹰狮战斗机，瑞典空军飞行员可以执行广泛的空对空、空对地和侦察任务。虽然飞机本身可能无法与某些竞争机型的最大速度和高度相匹配，但瑞典空军部队努力通过训练成为世界上最智能、机动性最强、最灵活和战术性最强的部队来克服这一问题。为了实现这一目标，需要一个世界领先的支持、教育和培训系统。
老年人的可倾斜数据可视化
我们提出了一项关于65岁及65岁成年人的智能手表可视化研究的复制研究结果。老年人人口在全球范围内正在上升，这与他们对使用智能手表等小型可穿戴设备的兴趣不断增加，以跟踪和查看数据。智能手表对这个人群构成挑战：字体和可视化通常很小，本来可以看见。智能手表上的简洁设计如何与与衰老相关的感知和认知变化相互作用。我们复制了一项研究，该研究研究了可视化的类型和数据点的数量如何影响可听觉的感知。我们观察到75岁及以上参与者的差异的有力证据，引发了有关可视化研究和老年人的有趣问题。我们讨论了更好地理解和支持老年智能手表佩戴者的第一步，并反思我们与这种人口一起工作的经验。补充材料可在https://osf.io/7x4hq/上获得。
previs：可视化的可读性评估
摘要 - 我们开发并验证了一种仪器，以衡量数据可视化中感知的可读性：previs。研究人员和从业人员可以轻松地使用此工具作为评估的一部分，以比较不同视觉数据表示的可读性。我们的工具可以补充有关用户任务性能的受控实验的结果，或在开发新技术时在深入的定性工作中提供其他数据。尽管可读性被认为是数据可视化的基本质量，但到目前为止，在视觉表示的背景下还没有对构造的统一定义。因此，研究人员通常缺乏确定如何要求人们评估其可视化可读性的指导。为了解决这个问题，我们进行了一个严格的过程，以开发针对视觉数据表示的主观可读性的第一个验证工具。我们的最终仪器由4个维度的11个项目组成：可理解性，可理解性清晰度，数据值的可读性和数据模式的可读性。我们将调查表作为文档提供，其中包含OSF.IO/9CG8J的实施指南。除了该工具之外，我们还讨论了研究人员以前如何评估可视化的可读性，以及对视觉数据表示中感知可读性的因素的分析。
使用Revit高级材料
Daniel John Stine Aia，CSI，CDT是Wicsonsin注册的建筑师，拥有20多年的经验。他是Flato Lake Architects设计技术的总监。丹在美国，加拿大，爱尔兰，丹麦，苏格兰，斯洛文尼亚，澳大利亚和新加坡的国际上发表了国际介绍。包括Autodesk University，RTC/BILT，中西部大学，Augi Cad Camp，Nvidia GPU技术会议（2018），Lightfair（2018）和AIA-MN大会（2016，2017，2017，2018，2019）。受邀请，他在2016年在中国上海的Autodesk最大的研发设施度过了一个星期。Dan是Autodesk Expert Elite，美国建筑师研究所（AIA），建筑规范研究所（CSI）和Autodesk Developer Network（ADN）的成员，并且是建筑文档技术员（由CSI颁发）。他为Elumtools，Archvision，Revizto和Nvidia提供了现场网络研讨会。致力于发展设计专业，Dan在北达科他州立大学（NDSU）教授研究生建筑专业的学生。分享了他对建筑可视化的热情，Dan还写了有关Enscape的博客文章：https：//enscape3d.com/blog/。Dan在他的博客BIM章节以及SDC出版物出版的教科书中写了有关设计的文章。他已经在Autodesk Revit上撰写了六本教科书，两本教科书在AutoCAD上写了两本教科书。他的一本书是北美的第一本书，在学术市场中。
可视化和文本的处理速度和可理解性
由于可视化在每天的生活中变得越来越重要，因此了解它们实际上有多帮助，尤其是与文本相比，至关重要。此最先进的报告概述了人类对静态可视化或文本是否更快，哪个是更好的综合性。为此，讨论了19项研究，两个荟萃分析和一篇文章。一般而言，没有任何全球范围都无法找到，因为只有少数研究直接将文本与没有其他文本的可视化进行比较，而这些研究产生了冲突的结果。大多数研究将文本与文本与其他拟合性进行了比较，并显示出其积极和负面影响。在处理时间时，根本没有比较研究。关于可理解性，研究显示了一些有趣的结果。如果仅存在可视化或仅文本，则两者似乎同样可以理解。在大多数情况下，将可视化添加到文本中的可理解性。装饰图片可以提高情绪并增加学习的表现，但他们也可以将注意力从重要方面转移出来。此外，尤其是年幼的孩子和贫穷的学习者可能会遇到链接文本和可视化信息的问题。
d5通过复杂的建筑可视化启用力量
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i MMCOR 可视化中使用的 MLTC 计划名称
资料来源：当前计划和所有权列表来自 https://www.health.ny.gov/health_care/managed_care/mltc/mltcplans.htm，上次更新时间为 2022 年 7 月，上次访问时间为 2022 年 8 月 19 日。有关计划合并、名称变更和关闭的信息 - 请参阅 www.NYHealthAccess.org 上本文中的来源链接 - http://www.wnylc.com/health/entry/217/