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空间社会结构的可视化 - Danny Dorling
I 曼德布洛特集无穷远处的两幅图像（彩色）。1 II 英国北部的土地使用特写（彩色）。2 III 10% 样本中十多人在各个选区之间的通勤流量。3 IV 1983-1987 年按价格、属性和销售变化的住房分布。4 V 1976 年所有地区之间的移民流动——按相邻顺序排序的流动。5 VI 1980/1981 年英格兰和威尔士选区之间的年度移民流动。6 VII 1971-1981 年英国年龄和性别分布的变化（彩色）。7 VIII 英国北部选举地图上的投票构成（彩色）。8 IX 英国南部选举地图上的投票构成（颜色）。9 X 行业、地位和性别的就业分布（颜色）。10 XI 计算机传统动画的静态图像（颜色）。11 XII 计算机光线追踪动画的静态图像（颜色）。12 XIII 曼德布洛特集和朱利亚集的光线追踪表面。13 XIV 可视化傅里叶变换——科学中的艺术（颜色）。14 XV 色彩迷宫——低分辨率图像可以显示的细节（颜色）。15 XVI 曼德布洛特集的可视化——放大和概括（颜色）。16 XVII 从泰恩赛德公路网出发的旅行时间（颜色）。17 XVIII 三种备选配色方案和键（颜色）。18 XIX 英国出生地集中度（颜色）。19 XX 伦敦人口、年龄、性别和子女分布（颜色）。20 XXI 伦敦出生地分布（颜色）。21 XXII 伦敦就业、职业和毕业生分布（颜色）。22 XXIII 英国各大工业集团分布，1987 年（颜色）。23 XXIV 各大工业集团分布变化，1984-87 年，增加（颜色）。24 XXV 1984-87 年各大工业集团分布变化，呈下降趋势（彩色）。25 XXVI 1984-1987 年各行业、地位和性别的就业变化（彩色）。26 XXVII 英国北部选举地图的政治摇摆（彩色）。27 XXVIII 英国南部选举地图的政治摇摆（彩色）。28 XXIX 英格兰和威尔士地方选举的投票分布（彩色）。29 XXX 英国土地使用情况（按 1km 方格划分）（彩色）。30 XXXI 欧洲二级地区 — 带注释的底图，按失业率着色。5831 XXXII 郡和苏格兰地区——带注释的底图，以失业率着色。32 XXXIII 家庭从业者委员会区域——带注释的底图，以失业率着色。33 XXXIV 地方教育当局——带注释的底图，以失业率着色。34 XXXV“功能性城市”——带注释的底图，以失业率着色。35 XXXVI 当地劳动力市场区域——带注释的底图，以失业率着色。36 XXXVII 通勤区域——带注释的底图，以失业率着色。37 XXXVIII 地方政府区——带注释的底图，以失业率着色。38 XXXIX 议会选区——带注释的底图，以失业率着色。39 XL 合并办公区——带注释的底图，以失业率着色。40 XLI 邮政编码区域——随机着色（颜色）。41 XLII 邮政编码区——随机着色（颜色）。42 XLIII 邮政编码区——随机着色（颜色）。43 XLIV 等土地面积投影的英国大陆铁路网络。44 XLV 等人口投影的英国大陆铁路网络。45 XLVI 等土地面积投影的英国主要公路网络。46 XLVII 等人口投影的英国主要公路网络。47 XLVIII 面积统计图实验（彩色）。48 XLIX 英国人口连续面积统计图（彩色）。49 L 县界显示保持选区连续性的桥梁。50 LI 各县人口统计图的演变。51 LII 县人口统计图，箭头表示拓扑结构。52 LIII 等面积投影上的地方当局区，已编入索引以便识别。53 LIV 地方当局区 — 按字母顺序排列的索引列表。54 LV 地方当局区统计图，已编入索引以便识别。55 LVI 等面积投影上的议会选区，已编入索引以便识别。56 LVII 议会选区 — 已编入索引，按字母顺序列出。57 LVIII 议会选区地图已编入索引，便于识别。
可视化元数据：专题地图的设计原则
数据可用性。在一系列按卫生服务区域划分的疾病特定死亡率的分级统计图中，他们通过双阴影线表示“稀疏数据”。这包括“平行的白色和黑色阴影线，[这]允许在浅色和深色上看到阴影线。” 分级统计图颜色足够清晰，阴影线足够窄，以至于人们可以轻松感知两个层（数据和元数据）。在选择阴影技术之前，在制作此地图集时考虑了许多方法，包括灰度、纹理、点和点符号（如星号）（MacEachren 和 Brewer，1995 年）。阴影线可以有效地指示存在质量问题（例如稀疏数据），但对于更复杂的问题来说不太实用，因为使用多种宽度或颜色的阴影会使主地图混乱。
人工智能在建筑领域的应用系统综述
自从人工智能方法在建筑领域出现和使用以来，大量研究都集中于将技术解决方案整合到建筑问题中。人工智能在建筑设计中的应用范围从智能材料设计到建筑规划解决方案。该领域研究的普遍性和分布性，以及人工智能技术在解决设计挑战方面的日益广泛使用，需要对必要的文献综述进行分析分类。本文对人工智能在建筑中的应用进行了描述性和分析性回顾。进行了有力的回顾，确定并解决了人工智能和建筑之间的差距；文献综述被转化为统计图。研究结果表明，人们对人工智能在建筑领域的兴趣日益浓厚。需要使用先进的技术和技巧在这些领域开展新颖的研究。
地理空间情报现状与未来报告
1.Michael F. Goodchild。“地理数据建模。” 计算机与地球科学，1992:18(4):401-408。2.Michael F. Goodchild、May Yuan 和 Thomas J. Cova。“GIS 中地理表示的一般理论。” 国际地理信息科学杂志，2007:21(3):239-60。3.哈里斯县飓风疏散地图，哈里斯县国土安全和应急管理办公室。http://prepare.readyharris.org/Evacuation-Map。访问日期：2018 年 5 月 12 日。4.Ivan Lizarazo 和 Paul Elsner。“从像素到 Grixels：基于地理对象的图像分析的统一功能模型。”国际摄影测量、遥感和空间信息科学档案，2008：38(4/C1)。5.Robert G. Cromley、Shuowei Zhang 和 Natalia Vorotyntseva。“基于浓度的分级统计图数据分类方法。”国际地理信息科学杂志，2015：29(10)：1845-63。6.Anthony Jjumba 和 Suzana Dragicevic。“整合基于 GIS 的地理原子理论和体素自动机来模拟空气污染物的扩散。” GIS 事务，2015:19(4):582-603。7.国家研究委员会。未来陆军应用网络科学网络科学委员会。美国国家科学院出版社。华盛顿特区； 2005。8。Brian Collins、Ofer Heyman、Joaquín Ramírez、Trude King、Brad Schmidt、Paul M. Young、KC Kroll、Ryan Driver 和 Carl Niedner。“基于结果的地理空间情报建模。” GEOINT 现状与未来报告，美国地理空间情报基金会；2018 年。
Beta带振荡的神经发育轨迹
图3：随着年龄的增长：（a）脑图通过左运动皮层显示切片，并在标准大脑上覆盖了β调制（蓝色/绿色）的伪-T统计图。为每个亚组指示峰值MNI坐标。时间频谱图显示了神经振荡振幅的调节（光谱幅度的分数变化相对于2.5-3 s窗口中测得的基线）。垂直线表示第一个盲文刺激的时间。在所有情况下，从峰值beta denngonisation（在左感觉运动皮层）的位置中提取结果。请注意刺激过程中明显的β幅度降低。插图线图显示了4-40 Hz试验平均的相锁诱发响应，预期的突出偏转在20和50 ms左右。 （b）绘制的beta波段振幅（0.3-0.8 s窗口与1-1.5 s窗口）的最大差异绘制为年龄的函数（即，每个数据点显示了一个不同的参与者；三角形代表孩子，圈子代表成人）。注意显着相关（𝑅2= 0.29，𝑝= 0.00004 *）。（c）绘制的诱发响应的P50分量的幅度绘制为年龄。没有显着相关性（𝑅2= 0.04，𝑝= 0.14）。这里的所有数据都与食指刺激有关；相似的结果可用于补充信息第1节中的小指刺激。
用于 fMRI 分析的功能模式细粒度图谱
群体成像显著增加了功能成像数据集的大小，为个体间差异的神经基础提供了新的见解。分析这些大数据带来了新的可扩展性挑战，包括计算和统计方面的挑战。因此，大脑图像通常总结为几个信号，例如使用大脑图谱或功能模式减少体素级测量值。选择相应的大脑网络非常重要，因为大多数数据分析都是从这些减少的信号开始的。我们贡献了精细解析的功能模式图谱，包含 64 到 1024 个网络。这些功能模式词典 (DiFuMo) 是在数百万个 fMRI 功能性大脑体积上训练的，总大小为 2.4TB，涵盖了 27 项研究和许多研究小组。我们展示了在我们的细粒度图谱中提取精简信号对许多经典功能数据分析流程的好处：从 12,334 个大脑反应中解码刺激、跨会话和个体的 fMRI 标准 GLM 分析、提取 2,500 个个体的静息状态功能连接组生物标志物、对超过 15,000 个统计图进行数据压缩和荟萃分析。在每一个分析场景中，我们都将我们的功能图谱与其他流行参考资料的性能进行比较，并与简单的体素级分析进行比较。结果强调了使用高维“软”功能图谱来表示和分析大脑活动同时捕捉其功能梯度的重要性。高维模式的分析实现了与体素级类似的统计性能，但计算成本大大降低，可解释性更高。除了提供它们之外，我们还根据这些模式的解剖位置为其提供有意义的名称。这将有助于报告结果。