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Barrio：可定制的纳米级大脑结构空间邻域分析与比较
图 1：空间邻域的定制可扩展比较。Barrio 支持用户定义的分析场景 (a,b)，以自动调整可视化、视图参数和用户界面，用于纳米级大脑结构的比较分析。Barrio 建议最适合分析视图中正在比较的用户选择的邻域数量的比较方法 (f)。用户首先指定其分析的生物学目标 (a)，并定义用于比较不同基数（即 2 到 n 个结构）的首选可视化方法 (b)。Barrio 自动调整可视化和 UI，包括设置面板 (c)、目标类型实例的列表视图 (d)、3D 概览 (e)、定量分析视图 (f) 和详细的 3D 邻域视图 (g)。
研究文章 绘制 20 年来人工智能、机器人和物联网的共同演化图（1998-2017 年）
了解科学技术 (S&T) 领域的出现、共同发展和融合可为研究人员、管理人员、决策者等提供竞争情报。本文介绍了通过专家调查验证的新资金、出版物和学术网络指标和可视化。这些指标和可视化体现了过去 20 年（1998-2017 年）人工智能 (AI)、机器人技术和物联网 (IoT) 三个战略利益领域的出现和融合。对于 32,716 份出版物和 4,497 项 NSF 奖项，我们确定了它们的主题覆盖范围（使用 UCSD 科学地图）、不断发展的合著者网络和日益融合。结果支持在设定适当的研发 (R&D) 优先事项、制定未来 S&T 投资战略或进行有效的研究项目评估时进行数据驱动的决策。
人工智能与数据科学领域 20 大专业证书
在本数据分析师认证课程中，您将学习分析工具和技术、如何使用 SQL 数据库、R 和 Python 语言、如何创建数据可视化以及如何在商业环境中应用统计和预测分析。
计算机与图形
在多发性硬化症 (MS) 中，脑损伤程度、解剖位置、形状和变化是帮助医学研究人员和临床医生了解疾病时间模式的重要方面。纵向 MS 数据的交互式可视化可以支持旨在探索性分析病变和健康组织拓扑的研究。现有的可视化包括条形图和汇总指标，例如绝对数字和体积，以总结病变随时间的变化轨迹，以及体积变化等汇总指标。这些技术可以很好地用于具有双时间点比较的数据集。对于频繁的后续扫描，如果没有合适的可视化方法，很难从多模态数据中理解模式。作为一种解决方案，我们提出了一个可视化应用程序，其中我们通过适用于大型时间序列数据的交互式可视化来展示病变探索工具。除了各种体积和时间探索设施外，我们还包括一个交互式堆叠面积图，其中包含其他集成功能，可以比较病变特征，例如强度或体积变化。我们从自动病变跟踪中获取纵向可视化的输入数据。对于有大量随访的病例，我们的可视化设计可以提供有用的摘要信息，同时允许医学研究人员和临床医生研究较低粒度的特征。我们通过与领域专家的评估展示了我们的可视化在模拟数据集上的实用性。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
通过混合深度学习框架统一遗传和化学扰动代表
b，unipert（黑色框架面板）和ESM（灰色框架面板），在1级药理类别的蛋白质嵌入（n = 4,417）的T-SNE可视化比较（左）和类别分布（右）。颜色突出显示了前7个类别，其余少数和未分类蛋白的可视化在扩展数据中详细介绍。2。