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XBRAINLAB：用于基于人工智能的EEG分析的开源软件
可解释的人工智能的最新进展已在各个领域都显着促进了科学发现。在神经科学研究领域，深层解释技术的应用为大脑功能和机制提供了宝贵的见解。我们介绍了XbrainLab，这是一种可访问的脑电图分析工具，其用户友好的图形用户界面（GUI）与代码脚本无缝兼容。XbrainLab提供了全面的端到端深度学习脑电图分析管道，能够将原始脑电图转换为可理解的神经模式可视化。通过使用不同的EEG数据集的实际演示，我们强调了Xbrainlab在与既定神经科学知识保持一致的神经表示方面的多功能性。这种不断发展的开源平台桥梁具有神经科学研究的前沿。可以在https://github.com/cecnl/xbrainlab上访问代码存储库。
基于AI的培训DSA系统
本文档介绍了一个基于AI的基于Web的培训系统，旨在使学习数据结构和算法（DSA）高度互动，视觉和可访问。该平台结合了基本算法的动态可视化，例如二进制搜索，线性搜索，气泡排序，选择排序，合并排序，插入排序，快速排序，shell stort和radix排序，所有这些都在接受用户输入以个性化学习经验的模块中实现。为了增强参与度和支持的掌握，该系统包括每个模块之后的评估，用于实时查询的聊天机器人和进度仪表板。此外，数据结构模块专注于核心数据结构及其应用，提供教程和练习以加强理解。这种结构化和以用户为中心的方法使学习者能够通过全面的仪表板来逐步构建DSA技能，同时跟踪他们的成长和理解。
![arxiv：2402.04598V1 [CS.HC] 2024年2月7日](/simg/0\0c956cd7426e379a52ec8740ec3bd812e4c80e71.webp)
arxiv：2402.04598V1 [CS.HC] 2024年2月7日
相互作用时，当我们查看包括自主代理和人类相互作用的搜索区域（例如人类机器人相互作用（HRI））时，可能会变得尤为重要。HRI的研究开始越来越多地检查数据可视化以增强机器人的安全性[8]，可视化传感器数据[2]或传达感知结果以支持机器人的解释性[3]。然而，与数据雕塑或改变形状的条形图相反，机器人被视为其自主性，互动性和适应性的结果[4]。此外，先前的研究表明，机器人的外观，运动或行为会影响用户的喜欢，接受，信任，以及用户是否认为机器人是智能的[9]。对机器人的感知和态度的这种变化在通过机器人体现和可视化的数据时提出了几个问题：如果数据通过机器人体现和传达，其代理如何影响交互，用户对传送数据的态度和态度？例如，机器人的代理商如何影响用户对数据的信任？与以前在数据可视化方面的研究相一致，后者还提出了如何将数据映射到机器人行为的问题，从而输出参数（例如光或运动）。另一方面，我们还问自己如何通过机器人行为可视化数据可能会改变与机器人的感知和互动（例如它是否增强了机器人的解释性或突出其功能？）。第二，数据机构的问题超出了HRI范围。可以说，代理商不必显式设计的代理，但可以归因于，因此可以被认为。代理是由互动性，自主性和适应性提高[4]所定义的；因此，可以将实现，匹配和支持这些标准的数据可视化视为代理本身，我们将其定义为数据机构。如果此假设确认是正确的，那么未来的研究将为设计指南提供有关数据机构将来的样子的信息。在介绍了数据物理和实施方案的域中相关工作后，我们建议定义数据机构和
国会报告 - 国防部
2010 财年在国防业务转型的几个领域又迈出了一步。例如，我们业务企业架构 (BEA) 的新版本整合了改进的数据标准、增强的可视化和端到端 ERP 业务流程。此外，随着《国防业务系统临时采购指南》的发布，国防部在实现更快速部署业务系统的目标方面取得了重大里程碑，这与国防部的总体 IT 采购改革工作息息相关。我们还向用户提供了重要的业务系统功能，使他们能够更有效地运营。例如，超过 3000 个用户开始使用全球作战支援系统 - 海军陆战队版本 L.1，这使他们能够在单个企业系统中执行零售级物流供应和维护功能，该系统利用实时数据可视性来改进物流流程。
深度学习、透明度和对人类机器人的信任......
为了使自主 AI 系统被接受和信任，用户应该能够理解系统的推理过程（即系统应该是透明的）。机器人技术具有独特的编程困难，因为系统需要将复杂的传感器输入（例如摄像机馈送和激光扫描）映射到输出（例如关节角度和速度）。深度神经网络的进步现在可以通过直接从高维传感器输入学习控制策略来取代费力的手工制作特征和控制代码。由于 Atari 游戏（这些功能首次得到展示）复制了机器人问题，因此它们非常适合研究人类如何理解和与未经明确编程的代理交互。我们展示了使用内部状态的对象显着性可视化使 DRLN 更加透明的计算和人类结果，并测试了通过目的论口头解释表达显着性的有效性。
通过销售数据可视化增强业务策略
本文探讨了商业智能的重要性，重点是利用销售数据可视化以收集战略见解。从研究数据分析的重要性和销售数据可视化的重要性开始，该研究强调了其在识别趋势，优化绩效和做出战略决策方面的关键作用。此外，本文还提供了使用美国区域销售数据集对有效可视化的有价值的见解，其中涵盖了销售，交易和客户数据，这些数据是分析销售模式，产品受欢迎程度和渠道性能的丰富资源。可视化该数据集的实用思想是通过这项研究提出的，迎合了从其销售数据中寻求可行智能的广泛受众。因此，本文综合了关键发现，解决了局限性，并强调了销售数据的复杂性质，以及可视化如何使企业能够利用其销售数据的全部潜力，从而在不断发展的市场中促进数据驱动的决策。
CNN和视觉模型的比较研究图表图像分类
摘要：图表图像分类是自动化数据提取和从可视化的解释的关键任务，这些任务被广泛用于业务，研究和教育等领域。在本文中，我们评估了卷积神经网络（CNN）和视觉模型（VLM）的性能，鉴于它们在各种图像分类和理解任务中的使用越来越多。，我们构建了25种图表类型的不同数据集，每个数据集包含1,000张图像，并培训了多个CNN体系结构，同时还评估了预训练的VLM的零拍概括能力。我们的结果表明，在经过专门用于图表分类的培训时，CNN胜过VLM，尽管如此，它仍显示出有希望的潜力，而无需特定于任务的培训。这些发现强调了CNN在图表分类中的重要性，同时突出了VLM的进一步微调的未开发潜力，这对于推进自动数据可视化分析至关重要。
髓磷脂双层的定量磁共振映射反映了多发性硬化症脑组织的病理
多发性硬化症（MS）是一种神经炎症性疾病，其特征是髓磷脂（脱髓鞘）丧失，并在一定程度上是随后的髓磷脂修复（Remereliation）。为了更好地了解降低和再生的病理机制，并监测旨在再生髓磷脂的疗法的疗效，提供髓磷脂无创可视化的技术是有必要的。磁共振（MR）成像长期以来一直处于可视化髓磷脂的努力的最前沿，但直到最近才能访问由髓磷脂脂质蛋白双层本身产生的快速衰减的共振信号。在这里，我们表明，双层的直接MR映射可从MS患者的脑组织中产生高度特异性的髓磷脂图。此外，发现双层信号行为的检查揭示了正常表现的白色和灰色物质的病理改变。这些结果表明，髓鞘双层映射技术的体内实施有望，并在基础研究，诊断，疾病监测和药物开发中进行了预期应用。
曝光时间缩短解决方案传单
通过使您的安全团队能够以速度和准确性来检测并应对威胁。Arcsight产品线采用分层分析方法，使您可以在组织中收集和标准化组织中的所有安全性数据，然后使用多个威胁分析工具进行分析。使用Arcsight产品线的一流相关引擎实时检测既定攻击模式（已知威胁）的威胁。通过不受监督的机器学习驱动的行为分析，请警告您的分析师对异常行为，潜在的内部威胁和APT。使用创新的大数据分析解决方案积极地寻找更难以捉摸的威胁，该解决方案已针对安全操作进行了优化，并以强大的可视化和异常检测为支持。共同提供了对已知和未知威胁的全面威胁检测。与MISP和Anomali等强大的威胁智能平台配对时，更是如此。