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颠覆性技术 33

大数据 29

2020 21

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机器学习 13

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智能化 9

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CPU-GPU异构系统感知和预测的批处理内存调度策略 Research Article

吴子梁1,陈为1,马昱欣2,徐彤1,严凡1,吕檑1,钱中昊1,夏佳志3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1007-1027 doi: 10.1631/FITEE.2200409

摘要：自动可视化技术能够为不熟悉可视化设计的用户生成有意义的可视化，以支持他们的数据分析和模式发现需求。当前，主流的自动可视化方法采用聚合与过滤从原始数据抽取模式信息。然而，这些有限的数据变换并不能捕获聚类、关联等复杂的模式。尽管特征工程领域的最新进展为更加广泛的自动数据变换提供了可能，其结果却缺少可解释性，导致变换后的模式无法与原始数据特征建立联系。为应对上述挑战，我们面向自动可视化中广泛的数据变换类型，提出一种创新的可解释推荐方法。我们通过回顾既往文献总结可行的数据变换空间，通过开展预实验总结变换可解释性的度量。我们的推荐算法能够计算最优的数据变换，这种变换能够在维持可解释性的同时揭示数据的模式信息。真实场景下的使用案例与用户实验验证了我们方法的有效性。

关键词：数据变换；数据变换推荐；自动可视化；可解释性

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面向自动可视化的可解释数据变换推荐 Research Article

黄志雄1,3,李晋江2,3,华臻1,3,范琳伟4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第7期页码 1028-1044 doi: 10.1631/FITEE.2200344

摘要：为提升低光图像可视性，提出一种基于过滤—群聚注意力（FCA）的递归网络，其中主体由3个单元组成：差异关注、门控递归以及迭代残差。该网络对低光图像进行多阶段递归学习，进而提取更深层次特征信息。为算得更加精确的相关性，设计了一种关注特征通道突出性的FCA。FCA与自注意力被用以突出特征的低光区域与重要通道。在6种公开数据集上的实验结果表明，本文方法在视觉和指标上有着突出表现。

关键词：低光增强；过滤—群聚注意力；密集连接金字塔；递归网络

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深度学习中的视觉可解释性 Review

Quan-shi ZHANG, Song-chun ZHU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 27-39 doi: 10.1631/FITEE.1700808

摘要：总结了近年来在理解神经网络内部特征表达和训练一个具有中层表达可解释性的深度神经网络上的相关研究工作。虽然深度神经网络在众多人工智能任务中已有杰出表现，但神经网络中层表达的可解释性依然是该领域发展的重大瓶颈。目前，深度神经网络以低解释性的黑箱表达为代价，获取了强大的分类能力。我们认为提高神经网络中层特征表达的可解释性，可以帮助人们打破众多深度学习的发展瓶颈，比如，小数据训练，语义层面上的人机交互式训练，以及基于内在特征语义定向精准修复网络中层特征表达缺陷等难题。本文着眼于卷积神经网络，调研了：(1)网络表达可视化方法；(2)网络表达的诊断方法；(3)自动解构解释卷积神经网络的方法；(4)学习中层特征表达可解释的神经网络的方法； (5)基于网络可解释性的中层对端的深度学习算法最后，讨论了可解释性人工智能未来可能的发展趋势。

关键词：人工智能；深度学习；可解释性模型

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多处理器系统中的数据局部性及其优化技术研究

杨学军,戴华东,夏军

《中国工程科学》 2002年第4卷第5期页码 44-52

摘要：

数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展，讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。针对现有局部性度量模型存在的不足，提出了一种增强的可用于层次式并行计算机体系结构的局部性度量模型。在静态和动态局部性优化技术方面，分别探讨了基于投影分层的数据变换框架和基于瞬时访问信息的动态页迁移策略，并展开了系列相关的讨论。另外，针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题——存储一致性问题，进行了深入的研究，提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。

关键词：计算机多处理器系统数据局部性局部性度量模型数据变换框架页迁移线程一致性模型

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三元空间大数据跨域可视化分析展望 Perspective

陈为1,张天野1,朱海洋1,王叙萌1,汪云海2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第12期页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2100553

摘要：三元空间大数据一般定义为由其定义领域（包括数据、对象、任务、应用场景、主体等）所有元素组成的集合。可视分析是一种新兴的人在回路大数据分析范式，可利用人类感知提高人类认知效率。本文探讨三元空间大数据跨域可视化分析，强调三元空间大数据跨域性带来的新挑战——数据、主题和任务域，并提出一个新的可视分析模型和一套方法来应对这些挑战。

关键词：可视分析；三元空间；大数据；跨域

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射频识别在可视化后勤系统中的应用

王爱明,穆晓曦,李艾华

《中国工程科学》 2006年第8卷第8期页码 65-68

摘要：

射频识别技术是一种新型自动识别技术，具有可靠性高、保密性强，方便快捷、非接触等特点。将射频识别技术应用于后勤可视化系统，可以实时获取保障对象的需求及物资供应的类型、数量和流向等信息，从而实现全时段、全方位、全过程的供应保障。介绍了射频识别系统结构及工作原理，同时研究了射频识别技术在后勤可视化系统中的应用，所提出的在运物资可视化系统是根据贴在集装箱和装备上的射频识别标签实现的。

关键词：可视化后勤射频识别在运可视化系统

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交互式可视化标注与主动学习：实验比较 Research

Mohammad CHEGIN, Jürgen BERNARD, Jian CUI, Fatemeh CHEGINI, Alexei SOURIN, Keith Keith, Tobias SCHRECK

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第4期页码 524-535 doi: 10.1631/FITEE.1900549

摘要：监督式机器学习方法可自动分类新数据，且对数据分析非常有帮助。监督式机器学习的质量不仅依赖于使用的算法类型，也依赖于用于训练分类器的标注数据集的质量。交互式可视化标注技术是有前景的选择，它提供有效的视觉概览，分析人员可从中同时查看数据记录与选择项目标签。将分析人员置于循环中，生成的分类器可得到更高准确率。虽然交互式可视化标注技术的初步结果在某种意义上有前景的，考虑到用户标注可改善监督式学习，但是该技术的许多方面仍有待探索。本文使用mVis工具标注一个多元数据集以比较3种交互式可视化技术（相似图、散点矩阵与平行坐标图）以及主动学习。结果表明3种交互式可视化标注技术的分类准确率均高于主动学习算法，相对于散点矩阵与平行坐标图，用户主观上更偏爱使用相似图标注。用户也可以根据使用的可视化技术采用不同标注策略。

关键词：交互式可视化标注；主动学习；可视分析

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工程计算可视化的几个热点问题

郑澎,何铁宁

《中国工程科学》 2009年第11卷第9期页码 44-47

摘要：

随着工程数值模拟的规模和复杂度的提高，可视化研究面临着发展机遇和挑战，结合国内外的技术发展情况，对于工程计算应用中的表达方式、算法优化、集成解决框架等几个热点问题展开讨论，指出可视化技术发展与应用学科结合的重要性。

关键词：工程计算工程数值模拟可视化

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TDIVis：旅游目的地形象可视分析 Research

Meng-qi CAO, Jing LIANG1, Ming-zhao LI, Zheng-hao ZHOU, Min ZHU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第4期页码 536-557 doi: 10.1631/FITEE.1900631

摘要：我们设计一个可视分析系统TDIVis，旨在获得一个相对全面的目的地形象。具体而言，提出一种基于关键字的情感可视化方法，关联认知形象与情感形象，同时兼顾时序演变分析和分类对比分析；提出一种多属性关联双序列可视化方法，关联两种不同类型的文本序列，并为序列的多属性特征提供一种动态可视化编码交互方式最后，通过4个案例和1个用户研究，验证TDIVis的有效性和可用性。

关键词：旅游用户生成内容；信息可视化；目的地形象；情感可视化；时序可视化

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灰色斜率关联度的改进

党耀国,刘思峰,刘斌,米传民

《中国工程科学》 2004年第6卷第3期页码 41-44

摘要：

研究了单指标数据序列的几种无量纲化变换及其性质，提出了一种对灰色斜率关联度的改进模型，改进后的关联度能够反映序列的正、负相关关系，并且对原始序列进行无量纲化变换处理时不影响关联系数及关联度的值，还研究了改进的关联度及关联系数的性质该方法充分利用了序列各时点的信息及正、负相关性，所得关联分析结果较为客观可靠，并且易于在计算机上实现。

关键词：关联度斜率无量纲化变换数据序列

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虚拟建筑群三维建模与可视化实现

张正峰,付金强,张发瑜

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 53-56

摘要：

论述了地形、城市建筑物以及其他附属设施的三维模型建立方法；探讨了三维对象模型与地形模型的匹配问题；分析了虚拟建筑群的三维可视化过程；采用三维可视化技术，实现了某建筑群的三维建模与可视化表达，具有很好的实用性，为进一步进行数字城市的三维建模及可视化设计提供了一种辅助手段。

关键词：虚拟建筑群三维模型可视化地形匹配

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基于非线性数据变换的离群点检测算法

徐雪松,张谞,宋东明,张宏,刘凤玉

《中国工程科学》 2008年第10卷第9期页码 74-78

摘要：

为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上，提出了一种离群点检测算法，首先将非线性问题转化为高维特征空间中的线性问题，然后利用非线性数据变换进行维数约减，对所得数据对象每个投影分量逐个判断数据点是否是离群点，通过实验证明该算法不仅可用于线性可分数据集的离群点检测，而且可用于线性不可分数据集的离群点检测，表明了算法的优越性

关键词：维数消减核函数主成分离群数据

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基于可视化的事故树分析系统研究与开发

施式亮,卢本陶

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 66-72

摘要：

事故树分析是安全系统工程最重要的分析方法之一，它能对各种系统的危险性进行辨识和评价，不仅能分析出事故的直接原因，而且能深入地揭示出事故的潜在原因。用它描述事故的因果关系直观、明了，思路清晰，逻辑性强，既可定性分析，又可定量分析。基于可视化理论和技术，建立了事故树可视化模型，确定了系统功能目标，完成了系统结构设计，构造了事故树图形生成与事故树动态分析于一体的集成分析环境，开发出事故树计算机分析系统，为事故分析和安全评价提供高效、

关键词：安全技术安全评价事故树可视化分析系统

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智能电网广域输电系统可视化 Artical

Thomas J. Overbye,James Weber

《工程（英文）》 2015年第1卷第4期页码 466-474 doi: 10.15302/J-ENG-2015098

摘要：

安装大量新型传感器和通信设备，并修建用于储存和管理这些设备收集的数据的计算基础设施，是建立输电系统“智能电网”的第一步。对设备进行大量投资之后，当前的关注点是开发大规模数据集的分析和可视化方法。大量新数据的最直接的应用是数据可视化。本文介绍了过去数年内电力行业针对数据可视化所开展的一些可视化技术的调研。这些技术包括饼图技术、动画技术、等高线技术、时变图技术、基于地理的显示技术、图像融合技术和数据聚合技术。