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World File Search System可视化
将Mol2VEC技术应用于大型数据可视化和分析
化学中深度学习的最新成功与文本挖掘的进展以及通过类比与文本处理化学图的能力紧密结合。深度学习也是分子描述中的关键问题，因为在深度学习过程中，存储在隐藏神经元层（潜在变量）上的内部值可以有效地用作分子描述符[1]。由于深神经网络几乎可以“读取”几乎所有野蛮的，未经准备的分子表示（分子图，微笑的字符串 - 典型化或不使用典型化 - 甚至是像素化图像格式中的2D草图），这些潜在变量可以被视为被人工智能的“发明”。他们应该弄清（几乎）分子图中存在的所有信息，尽管它不会在设计新型分子描述符的专家使用的化学专业知识之后提取。后者会知道，例如，要强调可以从图中推断但难以提取的结构方面。典型的例子是药效团
可视化连续梁透射电子显微镜中的站立光波
摘要：通过同源物检测对限制光场的相位分辨成像是纳米光学和光子学中计量学的基石，但是到目前为止，其在电子显微镜中的应用已受到限制。在这里，我们通过在连续梁透射电子显微镜中用飞秒光脉冲照明来报告波导结构中光模式的映射。多光子光发射会导致雷伦兹显微镜图像的远期充电模式。所得图像的对比与驻光波的强度分布有关，并在分析模型中进行了定量描述。该方法的鲁棒性以更宽的参数范围和更复杂的样品几何形状（包括微型和纳米结构）展示。我们讨论了对电子显微镜的基于光学显微镜的进一步应用，并与原位光学激发奠定了基础，为传播光场的相位分辨成像成像奠定了基础。关键字：超快传输电子显微镜，非线性光发射，洛伦兹显微镜，站立光波，波导模式，飞秒激光■简介
预测和可视化局部大脑活动的工具
在文献中，已经开发了几个项目来可视化大脑活动，并且已经提出了许多基于行为特征预测 fMRI 信号的工作（Mitchell 等人，2008 年；Huth 等人，2016 年；Knops 等人，2009 年）。但是，我们没有找到提供工具来一起显示非控制对话的大脑活动预测、此预测中使用的原始材料以及用于这些预测的特征的工作。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了一种用于预测和可视化对话期间局部大脑活动的新工具。它由两个模块组成，第一个模块用于根据对话的原始行为数据生成预测。它包括参与者和对话者的音频、对话者的视频和参与者的眼球运动记录。第二部分用于根据获得的预测可视化对话过程中大脑区域的激活情况。
肠道菌群和妊娠糖尿病的科学计量学可视化分析
结果：分析中总共包括394篇论文。就该主题的出版物数量而言，中国成为杰出的国家，有128篇论文（32.49％），而美国产生了最大的影响，引用了4,874篇。昆士兰州大学成为最多产的机构，贡献了18个出版物。Marloes Dekker Nitert是16个出版物的最活跃的作家，Omry Koren获得了最多的引用，总计154。杂志的营养成分发表了最多的研究（28个出版物，7.11％），而PLOS是最常见的同事期刊，共有805个引用。在关键字方面，研究重点可以分为4个集群，即“肠道微生物群和怀孕，分娩，“不良代谢结果与GDM之间的关系”，“肠道微生物群的组成和代谢机制”和“微生物群”和“微生物群”和“生物学immogical Immimimbalance””””，“肠道微生物群和怀孕，分娩”，“分娩”和“ GDM之间的关系”””。重点的关键领域包括肠道菌群与GDM的个体之间的相互作用，以及肠道菌群的形成和遗传。越来越注意益生菌补充对GDM患者的代谢和妊娠结局的影响。此外，正在进行的研究正在探索肠道菌群作为GDM的生物标志物的潜力。这些主题代表该领域的当前和未来方向。
使用环境DNA metabarcoding数据可视化生态系统属性的新的深度学习方法
fi g u r e 1基于VAE方法的图表应用于EDNA数据（VAESEQ）。该模型由一个自动编码器（AE）和一个变异自动编码器（VAE）组成。AE将每个MOTU的遗传序列信息与每个样品中每个MOTU的存在/不存在相结合，以生成第一个潜在编码Z AE。然后将此信息传递给一个编码层的VAE。因此，在每次迭代中，VAE接收到一个样品中每个MOTU检测到的序列的输入，并且嵌入Z AE的自动编码器。vae处理两个输入，并将样品的维度降低到二维潜在空间z vae。在z vae中，我们找到了所有数据点的2D表示（图S3A，b）。在解码部分中，VAE重建了两个输入，以相应地优化网络。
使用转移学习和注意力的高级种族分类：实时指标，错误分析和可视化的轻量级学习
背景和目标：深度学习技巧极大地推动了面部图像的种族分类进步。尽管取得了这些进步，但许多现有方法依赖于复杂的模型，这些模型需要大量的计算成本并表现出缓慢的处理速度。本研究旨在通过利用转移学习以及结合了基于注意力的学习的改进的有效网络模型来介绍一种有效，强大的种族分类方法。方法：在这项研究中，有效的网络被用作基本模型，应用转移学习和注意机制来增强其在种族分类任务中的功效。有效NET的分类器组件在战略上进行了修改，以最大程度地减少参数计数，从而在不损害分类精度的情况下提高处理速度。为了解决数据集不平衡，我们实施了广泛的数据增强和随机的过采样技术。修改模型经过严格培训和在全面的数据集上进行了评估，并通过准确性，精度，召回和F1得分指标进行了评估。结果：修改后的有效网络模型表现出显着的分类精度，同时显着降低了UTK-FACE数据集的计算需求。具体来说，该模型的准确度为88.19％，反映了基本模型的增强2％。此外，它证明记忆消耗和参数计数减少了9-14％。此外，提出的方法增强了培训样本少约50％的班级测试准确性约5％。实时评估显示，处理速度的速度比基本模型快14％，并且达到了最高的F1得分结果，这强调了其对实际应用的有效性。结论：本研究提出了一个基于改进的有效网络体系结构的高效种族分类模型，该模型利用转移学习和基于注意力的学习来实现最先进的表现。所提出的方法不仅持有高精度，还可以确保快速处理速度，使其非常适合实时应用。调查结果表明，这种轻巧的模型可以有效地与更复杂和计算密集的最新方法相抗衡，从而为实践种族分类提供了宝贵的资产。
基因序列可视化 - HAL lirmm
从 DNA 微阵列分析中获得的大量生物数据中提取知识的技术可以发现以前未知的知识。然而，这些技术通常会产生许多专家不易操作的结果。我们提出了一种工具，专门用于支持这些专家在提取过程后获取知识的过程中进行使用和利用。该工具基于 3 种可视化技术（云、太阳系和树形图），使生物学家能够捕获大量模式（有序的基因序列）。
rbiom：读/写，分析和可视化“生物元”数据
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将沉浸式的非弱化可视化划分桥接
摘要 - 本文描述了SeamlessVr，这是一种从身临其境可视化的方法，在虚拟现实（VR）耳机中，在屏幕上，在虚拟现实（VR）耳机中，在非弱化的可视化中。SeamlessVR将3D可视化的连续变形实现为2D可视化，与用户删除耳机后在屏幕上看到的内容相匹配。这种可视化连续性降低了将沉浸式连接到非脱落性可视化的认知工作，从而帮助用户继续屏幕上的可视化任务在耳机中开始。我们将SeamlessVR与传统方法进行了比较，即在IRB批准的用户研究中直接删除耳机，n = 30个参与者。SeamlessVr在复杂的抽象和现实场景中以及参与者对从沉浸式转变为非弱势可视化以及可用性方面的转换方面以及参与者对参与者的转变的看法而言，目标跟踪的时间和准确性具有显着优势。SeamlessVr并未引起网络智能的关注。
单量子比特状态断层扫描的矢量场可视化
摘要 — 随着商用量子计算机种类的不断增加，对能够表征、验证和确认这些计算机的工具的需求也在不断增加。这项工作探索了使用量子态断层扫描来表征单个量子比特的性能，并开发了矢量场可视化来呈现结果。所提出的协议在模拟和 IBM 开发的量子计算硬件上进行了演示。结果确定了此硬件标准模型中未反映的量子比特性能特征，表明有机会提高这些模型的准确性。所提出的量子比特评估协议作为免费开源软件提供，以简化在其他量子计算设备上复制该过程的任务。索引术语 — 量子计算、量子态断层扫描、量子比特基准