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World File Search System可视化
什么计划？使用PDSIM可视化虚拟计划
建模和验证计划解决方案是一个挑战问题，尤其是在现实世界中。本文介绍了规划DO-MAIN模拟（PDSIM）项目的开发的更新，这是Unity游戏引擎的资产，用于在2D或3D环境中模拟具有自定义动画和图形效果的计划。PDSIM旨在为用户提供一个直观的工具，以定义动画，并需要学习一种新的脚本语言，以便快速评估计划模型的有效性。由于相似的系统和工具的稀缺性，PDSIMFILS在计划模拟和验证方面存在重要的差距：使用3D图形和辅助技术模拟计划问题，可以帮助用户快速评估计划的质量并改善计划的设计和问题。本文介绍了PDSIM的更新，包括其目标是自动计划的系统，当前的开发状态以及该项目的未来计划。
智慧立方体科学知识空间可视化，为管理与
{hannu@vanharanta.fi, evangelos.markopoulos@faculty.hult.edu} 摘要。组织中的知识创造对于其持续存在至关重要。我们有兴趣查询和了解我们知道什么、我们如何知道、我们做什么以及如何证明一切，以便我们能够领导和管理组织。因此，遵循认识论传统（即 Episteme）非常重要。然而，这还不够，因为推理必须与知识创造（即 Sophia）齐头并进，才能知道为什么做事、使用什么概念以及可能实现哪些目标。反过来，Techne 与科学和理论知识一起开发了新的重要的技术和实践知识，以使事情发生。这三个知识维度仍然缺乏真正的动手实践知识和智慧（即 Phronesis），以展示如何以及知道应该决定什么。本研究论文展示了如何使用知识的四个不同维度来理解知识和智慧创造的哲学背景。
多药组合协同作用的可视化分析
SynergyFinder ( https://synergyfinder.ffimm.ffi ) 是一个独立的网络应用程序，用于交互式分析和可视化药物组合筛选数据。自 2017 年首次发布以来，SynergyFinder 已成为一种广泛使用的网络工具，既可用于在临床前模型系统（例如细胞系或患者来源的原代细胞）中发现新的协同药物组合，也可用于更好地了解联合治疗疗效或耐药性的机制。在这里，我们描述了最新版本的 SynergyFinder（版本 2.0），它已通过添加新功能进行了广泛升级，这些新功能特别支持高阶组合数据分析和多药协同模式的探索性可视化，以及自动异常值检测程序、扩展的曲线拟合功能和重复测量的统计分析。根据用户要求，还实施了许多其他改进，包括新的可视化和导出选项、更新的用户界面以及增强的 Web 工具稳定性和性能。凭借这些改进，SynergyFinder 2.0 有望大大扩展其在多药组合筛选和精准医疗等各个领域的潜在应用。
利用人工智能解码和可视化人类思维
2&3 B.Tech 学生 计算机科学与工程系 摘要 人脑是世界上已知的最复杂的智能独特结构，目前人们仍在以多种不同方式对其进行实验和探索。许多科学家和研究人员正在不断研究它，以解读它的复杂性并解开其中隐藏的许多奥秘。随着技术革命的到来，世界正通过采用人工智能（AI）、物联网（IOT）、区块链技术、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新兴技术迅速发展成为一个智能技术驱动的社会。研究的重点是将先进的人工智能技术与人脑相结合，以解码大脑的电信号、对其进行分析并以视觉方式描绘大脑产生的想法。这项研究试图探索如何使用人工智能以最佳方式了解个人的思维过程和大脑活动。此外，它将成为研究罪犯心理的有用工具，特别是那些因精神不稳定而犯罪的罪犯，通过开发新的心理干预措施和培养更好的个体来理解和预防此类行为。关键词：人脑、人工智能、脑电信号、脑分析、思维可视化、心理干预。引言随着时间的推移，医学科学领域取得了许多技术进步，特别是在理解人脑并将其独特功能融入人工智能方面。这种整合旨在创造一种超人的人工智能，能够记忆和解释新知识，像人类一样思考和行动，并在人类可能挣扎的情况下做出理性的决定。此外，人们正在尝试让人工智能具有创造性，理解和回应人类的情感，表现出自然的本能，如战斗或逃跑反应，并带着好奇心提出问题。虽然其中一些已经以相当高的准确度实现，但许多科学家和研究人员仍在探索，以使人工智能每天都更加先进和高效。人们已经采用传统方法来开发记录大脑电活动的系统。这些系统借助大型语言模型将这些神经信号解释成具体的词语。神经数据与语言模型的这种结合不仅增强了我们对思维过程的理解，还为脑机接口开辟了新的可能性。
Python编程和数据分析和可视化简介
学习目标之后，您可以理解的研讨会，并可以在Python中使用编程的核心概念，可以自己解决简单的编程问题，并应用这些工具来分析和可视化您自己的数据集。这包括绘制数据集并计算一些统计措施。，但最重要的是：您知道从哪里开始以及如何加深和扩大您的编程技能。
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数据可视化和可解释的基准框架 数据可视化和可解释的基准框架 AI (XAI) AI (XAI)
本研究引入了一个名为 EDUMX 的基准框架，该框架利用 Streamlit 开源 Python 库，专为基于机器学习 (ML) 的预测和 XAI 任务而设计。该框架提供了一套全面的功能，包括数据加载、特征选择、关系分析、数据预处理、模型选择、指标评估、训练和实时监控。用户可以轻松上传各种格式的数据，探索变量之间的关系，使用各种技术预处理数据，并使用可自定义的指标评估 ML 模型的性能。凭借其用户友好的界面，该框架为各个领域的预测任务提供了宝贵的见解，满足了预测分析不断变化的需求。EDUMX 可供所有人使用。如果您想要了解访问此工具的详细信息，请联系 mkuzlu@odu.edu。
以参与者为中心的人工智能规划交互式可视化
随着我们越来越依赖人工智能系统来实现生活中越来越多的应用，理解和解释此类系统的需求也变得更加明显，无论是为了改进、信任还是法律责任。人工智能规划是一种提供解释挑战的任务，特别是由于生成的计划越来越复杂，以及连接行动并决定整体计划结构的复杂因果链。虽然最近有许多支持计划解释的技术，但用于浏览这些数据的视觉辅助工具却非常有限。此外，专注于抽象规划概念和领域相关解释的技术之间往往存在障碍。在本文中，我们提出了一种可视化分析工具来支持计划总结和交互，重点关注使用基于参与者的结构的机器人领域。我们展示了用户如何快速掌握有关计划中涉及的行动的重要信息以及它们之间的关系。最后，我们提出了一个用于设计工具的框架，重点介绍了如何将一般的 PDDL 元素转换为视觉表示，并进一步将概念与领域联系起来。
STK 面向集成可视化的探索性研究...
可视化是能力工程中的关键组成部分之一，它不仅可以促进，而且可以显著增强对基于能力的解决方案的理解、沟通和探索。可视化可用于战略和战术层面，提供了一种解决能力及其底层系统（无论是数据还是平台中心、物理还是逻辑）的运营和管理的方法。因此，这种方法可以更轻松、更直接地表示问题空间，使利益相关者和决策者能够集中精力并提取对能力至关重要的元素。结果是一种更直接、更易理解、因此更强大的方法来探索如何通过应用能力工程来解决潜在的解决方案。
