Making efficient and timely inferences about data generated by real-ti的简体中文翻译

Making efficient and timely inferen

Making efficient and timely inferences about data generated by real-time systems is challenging, as they often consist of high-volume, high-velocity data streams. In particular, when a user interacts with a real-time system to gain insights, detect events, and make decisions about the system, the rate and amount of information the user is required to process is generally overwhelming. In addition, analytically processing large volumes of data can be computationally expensive and, in real-time, renders traditional inferential methods effectively useless. One approach to mitigate these challenges is to reduce both the amount of information presented to the user and the volume of data placed in the stream. Similar to other multivariate quality control techniques, we will describe a method constructed specifically for high throughput images in addition to the development and deployment of an online tool, Real time Event Detector for Subsampled Images (REDSI), designed to provide feedback on a real-time system by characterizing and detecting events of interest. We will discuss REDSI in the context of scanning transmission electron microscopy (STEM), which is a powerful real-time system that provides high spatial and temporal resolution on nanoscale structures and processes. The data produced by in situ STEM experiments are a stream of images relaying structural, compositional, and dynamic interphase information to scientists in fields ranging from microbiology and neuroscience to materials science and energetics. 还原
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实时,高效地推断实时系统生成的数据非常具有挑战性,因为它们通常包含大量,高速的数据流。特别是,当用户与实时系统进行交互以获取洞察力,检测事件并做出有关系统的决策时,通常要求用户处理的信息的速度和数量是压倒性的。另外,分析处理大量数据可能在计算上是昂贵的,并且实时地使得传统推论方法实际上无用。减轻这些挑战的一种方法是减少提供给用户的信息量和减少流中放置的数据量。与其他多元品质控制技术类似,除了开发和部署在线工具,即用于子采样图像的实时事件检测器(REDSI)之外,我们还将介绍一种专门针对高吞吐量图像构建的方法,该工具旨在通过表征和检测图像的事件来提供实时系统的反馈利益。我们将在扫描透射电子显微镜(STEM)的背景下讨论REDSI,这是一个功能强大的实时系统,可为纳米级结构和过程提供高时空分辨率。通过原位STEM实验产生的数据是一系列图像,向微生物,神经科学,材料科学和高能学等领域的科学家传递了结构,成分和动态相间信息。还原 子采样图像的实时事件检测器(REDSI),旨在通过表征和检测感兴趣的事件来提供实时系统的反馈。我们将在扫描透射电子显微镜(STEM)的背景下讨论REDSI,这是一个功能强大的实时系统,可为纳米级结构和过程提供高时空分辨率。通过原位STEM实验产生的数据是一系列图像,向微生物,神经科学,材料科学和高能学等领域的科学家传递了结构,成分和动态相间信息。还原 子采样图像的实时事件检测器(REDSI),旨在通过表征和检测感兴趣的事件来提供实时系统的反馈。我们将在扫描透射电子显微镜(STEM)的背景下讨论REDSI,这是一个功能强大的实时系统,可为纳米级结构和过程提供高时空分辨率。通过原位STEM实验产生的数据是一系列图像,向微生物,神经科学,材料科学和高能学等领域的科学家传递了结构,成分和动态相间信息。还原 这是一个功能强大的实时系统,可在纳米级结构和过程上提供高时空分辨率。通过原位STEM实验产生的数据是一系列图像,向微生物,神经科学,材料科学和高能学等领域的科学家传递了结构,成分和动态相间信息。还原 这是一个功能强大的实时系统,可在纳米级结构和过程上提供高时空分辨率。通过原位STEM实验产生的数据是一系列图像,向微生物,神经科学,材料科学和高能学等领域的科学家传递了结构,成分和动态相间信息。还原
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对实时系统生成的数据进行高效、及时的推断具有挑战性,因为它们通常由高容量、高速数据流组成。特别是,当用户与实时系统交互以获得见解、检测事件并做出有关系统的决策时,用户需要处理的信息速率和量通常非常压倒性。此外,分析处理大量数据在计算上可能成本高昂,而且实时使传统的推断方法实际上毫无用处。减轻这些挑战的一个方法是减少向用户提供的信息量和流中放置的数据量。与其他多变量质量控制技术类似,除了开发和部署在线工具"分采样图像的实时事件检测器"(REDSI)外,我们将描述专为高吞吐量图像构建的方法,该工具旨在通过对感兴趣的事件进行特征化和检测,从而提供实时系统的反馈。我们将在扫描传输电子显微镜 (STEM) 的背景下讨论 REDSI,这是一个强大的实时系统,为纳米级结构和工艺提供高空间和时间分辨率。现场STEM实验产生的数据是一组图像,将结构、组合和动态相间信息传送给从微生物学和神经科学到材料科学和能量等领域的科学家。·
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对实时系统生成的数据进行有效和及时的推断是一项挑战,因为它们通常由大容量、高速的数据流组成。特别是,当用户与实时系统交互以获得洞察、检测事件并对系统做出决策时,用户需要处理的信息的速率和数量通常是压倒性的。此外,分析处理大量数据可能在计算上很昂贵,而且在实时性上,使得传统的推理方法实际上毫无用处。减轻这些挑战的一种方法是减少向用户提供的信息量和流中放置的数据量。与其他多变量质量控制技术类似,我们将描述一种专为高吞吐量图像构建的方法,此外,我们还将开发和部署一个在线工具,即用于子采样图像的实时事件检测器(REDSI),该检测器通过描述和检测兴趣。我们将在扫描透射电子显微镜(STEM)的背景下讨论REDSI,STEM是一个强大的实时系统,能够提供纳米级结构和过程的高时空分辨率。原位茎实验产生的数据是一个图像流,向从微生物学和神经科学到材料科学和能量学等领域的科学家传递结构、成分和动态相间信息。还原<br>
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