黑科技來(lái)襲,教機(jī)器知道哪些圖表可被人類理解
哥倫比亞大學(xué)和塔夫斯大學(xué)的研究小組發(fā)明了一種被稱為“像素近熵值(pixel approximate entropy)”的技術(shù),能使計(jì)算機(jī)將復(fù)雜的數(shù)據(jù)輸出成人類可理解的圖表,并自動(dòng)對(duì)其輸出的內(nèi)容進(jìn)行校準(zhǔn)。
工程師Gabriel Ryan表示,這是一個(gè)全新的方法來(lái)處理具備許多不同潛在應(yīng)用的線形圖表,給計(jì)算機(jī)的可視化系統(tǒng)提供了一種測(cè)量線形圖表閱讀難度的方法,進(jìn)而使其能自動(dòng)簡(jiǎn)化或概括理解難度較大的圖表。
這項(xiàng)技術(shù)特別適合用于識(shí)別被隱藏在快速高振幅噪波圖表中的趨勢(shì)。
比如,一位工程控制行業(yè)的化工廠或發(fā)電廠的操作員需要長(zhǎng)時(shí)間觀察各種系統(tǒng)監(jiān)視器的讀數(shù),并據(jù)此進(jìn)行下一步動(dòng)作。如果有這個(gè)系統(tǒng)能自動(dòng)調(diào)整復(fù)雜圖表的讀數(shù),操作員便可以明顯地注意到其中的重要趨勢(shì),避免因費(fèi)神理解其潛在噪波信號(hào)而過(guò)度疲勞。
目前這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)開(kāi)源,研究團(tuán)隊(duì)希望這項(xiàng)技術(shù)能幫助到那些正在開(kāi)發(fā)AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)科學(xué)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師們。
研究人員指出,這項(xiàng)技術(shù)有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)合,包括急診室里的醫(yī)生需要讀取腦電圖,災(zāi)區(qū)中的現(xiàn)場(chǎng)急救員需要讀取不同傳感器輸出數(shù)據(jù),以及經(jīng)紀(jì)人的頻繁買賣交易。
“像素近熵值”技術(shù)將于10月25日在柏林舉行的IEEE VIS 2018大會(huì)上展現(xiàn)。

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