Zobrazeno 1 - 10
of 18 728
pro vyhledávání: '"Interactive exploration"'
Autor:
Heine, Lukas, Hörst, Fabian, Fragemann, Jana, Luijten, Gijs, Balzer, Miriam, Egger, Jan, Bahnsen, Fin, Sarfraz, M. Saquib, Kleesiek, Jens, Seibold, Constantin
Unstructured data in industries such as healthcare, finance, and manufacturing presents significant challenges for efficient analysis and decision making. Detecting patterns within this data and understanding their impact is critical but complex with
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.16793
Autor:
Lekschas, Fritz, Manz, Trevor
Jupyter Scatter is a scalable, interactive, and interlinked scatterplot widget for exploring datasets in Jupyter Notebook/Lab, Colab, and VS Code. Its goal is to simplify the visual exploration, analysis, and comparison of large-scale bivariate datas
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.14397
Autor:
Jiang, Hanxiao, Huang, Binghao, Wu, Ruihai, Li, Zhuoran, Garg, Shubham, Nayyeri, Hooshang, Wang, Shenlong, Li, Yunzhu
We introduce the novel task of interactive scene exploration, wherein robots autonomously explore environments and produce an action-conditioned scene graph (ACSG) that captures the structure of the underlying environment. The ACSG accounts for both
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.15487
Autor:
Hahn, Maximilian, Egger, Bernhard
Statistical Shape Models of faces and various body parts are heavily used in medical image analysis, computer vision and visualization. Whilst the field is well explored with many existing tools, all of them aim at experts, which limits their applica
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.13131
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Akanksha Rajput, Colleen Reilly, Airen Zaldivar Peraza, Jian Wang, Edgar Sioson, Gavriel Matt, Robin Paul, Congyu Lu, Aleksandar Acic, Karishma Gangwani, Xin Zhou
Publikováno v:
Computational and Structural Biotechnology Journal, Vol 23, Iss , Pp 3467-3471 (2024)
The ProteinPaint Hi-C tool (ppHiC) facilitates web-based visualization and collaborative exploration of Hi-C data, a vital resource for understanding three-dimensional genomic structures. ppHiC allows researchers to easily analyze large Hi-C datasets
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2709347619be4a0a91221077b9e73e36
