黑科技來襲,教機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),能使計算機將復(fù)雜的數(shù)據(jù)輸出成人類可理解的圖表,并自動對其輸出的內(nèi)容進行校準(zhǔn)。
工程師Gabriel Ryan表示,這是一個全新的方法來處理具備許多不同潛在應(yīng)用的線形圖表,給計算機的可視化系統(tǒng)提供了一種測量線形圖表閱讀難度的方法,進而使其能自動簡化或概括理解難度較大的圖表。
這項技術(shù)特別適合用于識別被隱藏在快速高振幅噪波圖表中的趨勢。
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時間觀察各種系統(tǒng)監(jiān)視器的讀數(shù),并據(jù)此進行下一步動作。如果有這個系統(tǒng)能自動調(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,避免因費神理解其潛在噪波信號而過度疲勞。
目前這項技術(shù)已經(jīng)開源,研究團隊希望這項技術(shù)能幫助到那些正在開發(fā)AI驅(qū)動的數(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,這項技術(shù)有廣泛的應(yīng)用場合,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大會上展現(xiàn)。
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