基于深度学习的海洋中尺度涡识别与可视化

中尺度涡是海洋中一种特殊的中尺度现象,对人类活动和海洋科学有着重要意义.海洋物理中对中尺度涡的检测通常依赖由专家预定义或调整的参数,无法保证准确度;或者对全部海洋数据逐点扫描判断,耗时较长.此外,中尺度涡的时空统计数据繁杂,整理和分析工作量巨大且无法较好展示相关信息.本文提出了一种基于深度学习目标检测的海洋中尺度涡检测算法,可达到较高的识别精确率和查全率,避免了阈值选取对中尺度涡检测的影响,大大提高了检测速度;并设计中尺度涡时空特征及海洋信息协同可视化系统,对中尺度涡进行交互式展示和分析,满足对涡旋的统计信息、特征分布和属性关联进行洞察、说明和相关性分析的需求.

虚拟现实在铁路安全教育的应用概述

【目的】近年来,虚拟现实技术被广泛运用于各领域的安全教育培训中,但是其在铁路安全培训中的应用还不是很广泛,探索虚拟现实技术如何与铁路安全培训结合,对铁路安全教育有着极其重要的意义。【文献范围】通过梳理归纳铁路及其它领域的安全教育培训和虚拟现实技术的发展,以及虚拟现实技术在安全教育培训中的前沿应用,【方法】总结虚拟现实技术应用于安全教育培训所具备的优势、需要完成的任务及目前存在的不足,并对虚拟现实技术在铁路安全中的应用进行展望。【结果】虚拟现实可以打破空间制约、节约成本,并提供更加多样的形式来提高安全培训的趣味性和有效性,保证使用者将学习的技能熟练应用到真实环境中。【局限】但目前其在铁路安全中的应用还较少。【结论】VR技术应用于铁路安全教育培训时,应发挥其体验式教育上独有的优势,为铁路职工相关教育领域提供一种全新的指导教育模式。

宇宙数值模拟中可视化方法概述

数值模拟是宇宙学中重要的研究方法,可以帮助科学家了解宇宙演化过程和验证理论模型.可视化是分析模拟数据最有效的手段之一,通过对模拟数据的可视化和交互式探索可以极大提高科学家的分析效率.随着超级计算机的发展和宇宙学理论的不断完善,数值模拟的规模越来越大并且精度越来越高,这对可视化产生了多种分析需求和数据处理挑战.本文概述了宇宙数值模拟中可视化的主要方法,并且通过多个研究案例展示了可视化方法在宇宙模拟数据分析中的作用.最后,本文总结了当前研究的热点和面临的挑战.

面向SWF日志事件流数据的可视分析系统

【目的】为解决高性能计算集群的日志数据交互可视分析的问题,提供一套支持多种不同集群系统日志数据的可视分析框架,本文设计并实现了面向SWF日志数据的事件流可视分析系统SWFVis。【方法】SWFVis基于时间事件序列数据可视分析技术,结合多维可视分析、关联可视分析等技术,提出了一套针对SWF日志中的时序属性、关联属性、多维属性进行综合可视分析的方法。【结果】针对公开的iPSC/860与ForHLR II集群产生的真实数据,SWFVis直观展示了日志中整体作业的并发状态、执行情况,并对集群中存在的作业处理模式进行分析。【局限】对于事件流可视化呈现效果,在三维场景中存在的视角遮挡、分布杂乱的现象,未来考虑通过层次聚类等方法实现进一步的优化。【结论】SWFVis提供了针对SWF日志数据的交互式可视分析方法,支持多种计算机集群使用。通过对作业间存在的时序性、关联性进行展示,以及对作业多维属性进行挖掘,可以直观呈现集群工作状态、用户提交行为,并交互式发掘集群作业中存在的处理模式,为集群调度优化提供支撑。