اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتمثيل الداتا
Big Data Visualization State Of The Art
1328
0 25
0.0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
soria musa
اسأل ChatGPT حول البحث
لتوصيل المعلومات بوضوح وكفاءة ، يستخدم تمثيل البيانات رسومات إحصائية ومعلومات وأدوات أخرى. قد يتم تشفير البيانات الرقمية باستخدام نقاط أو خطوط أو أشرطة لتوصيل المعلومات بصريًا. التمثيل الفعال يساعد المستخدمين على تحليل البيانات وتفسيرها، فهو يجعل البيانات المعقدة سهلة الوصول ومفهومة وقابلة للاستخدام. تُستخدم الجداول عمومًا حيث يبحث المستخدمون عن قياس محدد ، بينما تُستخدم المخططات ذات الأنواع المختلفة لإظهار أنماط أو علاقات في البيانات لمتغير واحد أو أكثر.
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تتناول هذه الورقة البحثية موضوع تمثيل البيانات الضخمة وأهميته في تحليل البيانات وتفسيرها. يبدأ المؤلفون بتعريف البيانات الضخمة والتحديات المرتبطة بها مثل الحجم والتنوع والسرعة. ثم يستعرضون فوائد تمثيل البيانات وكيف يمكن أن يساعد في تبسيط البيانات المعقدة وجعلها مفهومة وقابلة للاستخدام. يتم التطرق إلى بعض الأدوات المستخدمة في تمثيل البيانات مثل Google Charts وTableau وD3.js وHighcharts، مع شرح موجز لكل أداة وميزاتها. كما يتم استعراض بعض تقنيات تمثيل البيانات مثل الأشكال الهندسية، الأيقونات، السحب التاجية، والمخططات الحركية. تُختتم الورقة بتقديم نظرة عامة على التحديات والفوائد المرتبطة بتمثيل البيانات الضخمة وأهمية استخدام الأدوات والتقنيات المناسبة لتحقيق أفضل النتائج.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تعتبر هذه الورقة البحثية شاملة ومفيدة في تقديم نظرة عامة على تمثيل البيانات الضخمة وأدواتها وتقنياتها. ومع ذلك، يمكن تحسينها من خلال تقديم أمثلة عملية وتطبيقات واقعية لاستخدام هذه الأدوات والتقنيات في مجالات مختلفة. كما يمكن تعزيز الورقة بإضافة دراسات حالة توضح كيف يمكن لتمثيل البيانات أن يساعد في حل مشكلات حقيقية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن توضيح بعض المصطلحات التقنية بشكل أكبر لتكون مفهومة للقارئ غير المتخصص.
أسئلة حول البحث
-
ما هي التحديات الرئيسية المرتبطة بالبيانات الضخمة؟
التحديات الرئيسية تشمل الحجم، التنوع، السرعة، التنظيم، والصدق.
-
ما هي الأدوات المستخدمة في تمثيل البيانات الضخمة التي تم ذكرها في الورقة؟
الأدوات المذكورة تشمل Google Charts، Tableau، D3.js، وHighcharts.
-
ما هي فوائد تمثيل البيانات الضخمة؟
فوائد تمثيل البيانات الضخمة تشمل تبسيط البيانات المعقدة، تسهيل فهم العلاقات بين العمليات والنتائج، واكتشاف الاتجاهات الناشئة.
-
ما هي بعض تقنيات تمثيل البيانات التي تم استعراضها في الورقة؟
بعض التقنيات تشمل الأشكال الهندسية، الأيقونات، السحب التاجية، والمخططات الحركية.
المراجع المستخدمة
ﻻ يوجد مراجع
قيم البحث
اقرأ أيضاً
ازدادت الحاجة لأنظمة التنبؤ المرورية وأصبحت حاجة ضرورية وملحة في أنظمة إدارة المرور المتقدمة، ذلك لأن توقع كثافة المرور يقلل الازدحام المروري ويسهل حركة السير. ومع وجود تنبؤ دقيق بحالة المرور سيكون بمقدورنا تطوير نظام إدارة مرورية متطور ونظام استعلام
ات متطور للمسافرين.
التحدي الذي يواجه مشكلة نمذجة حالة المرور هو الخصائص المعقدة للعمليات المرورية العشوائية. معلومات التسلسل الزمني للكثافة المرورية، والسرعات، والتمركز المروري والتي يتم جمعها من مواقع مختلفة تمتلك خصائص مختلفة عن بعضها، وبذلك عملية التنبؤ بالكثافة المرورية المستقبلية ليست عملية بديهية، ويناقش هذا البحث عدة طرق قامت بتقديم حلول لهذه المشكلة.
في حين أن Yu و Poesio (2020) قد أظهر مؤخرا تفوق نموذج تعلم المهام العصبي المتعدد المهام (MTL) إلى النهج القائمة على القواعد لسد قرار أنشفورا، فهناك القليل من الفهم (1) كيف يكون أفضل من القواعدالأساليب (على سبيل المثال، هي النهجتين التي تصنع أخطاء مما
ثلة أو تكميلية؟) و (2) ما ينبغي تحسينه.لإلقاء الضوء على هذه القضايا، نقترحنا (1) نهجا هجينا مقرا له على القواعد ومتناهية الديمقراطية من شأنه أن تمكن فهم أفضل لنقاط القوة والضعف المقارنة؛و (2) قم بإجراء تحليل يدوي للأخطاء التي يقوم بها نموذج MTL.
تركز هذه الورقة على إعادة صياغة إعادة صياغة النص، وهي مهمة توليد اللغة الطبيعية المدروسة على نطاق واسع في NLP.مع تطور النماذج العصبية، أظهرت أبحاث توليد إعادة صياغة التحول التدريجي إلى الأساليب العصبية في السنوات الأخيرة.وقد قدم ذلك بهيئات تمثيل سياق
ي لنص المدخلات وتوليد صياغة تشبه الإنسان تشبه الإنسان بطلاقة.تقوم هذه الورقة بإجراء مناهج مختلفة لإعادة صياغة إعادة صياغة التركيز الرئيسي على الأساليب العصبية.
في السنوات الأخيرة، تلقت معالجة الوقت الحرج (المعالجة في الوقت الحقيقي) وتحليل البيانات الكبيرة قدراً كبيراً من الاهتمام.
فهناك العديد من المجالات التي يمكن فيها معالجة البيانات في الوقت الفعلي، حيث أن اتخاذ القرارات في الوقت المناسب
يستطيع إنقاذ ا
لآلاف من الأرواح البشرية، التقليل من مخاطر أرواح البشر والموارد، تعزيز نوعية حياة البشر، تعزيز فرص
الربحية، وإدارة الموارد بفعالية. فتأتي هنا هذه الورقة التي تسّلط الضوء على هذا النوع من التطبيقات التحليلية للبيانات الكبيرة
في الوقت الحقيقي وتصّنف تلك التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تقدم نظرة عامة على البيانات الكبيرة لوصف المعرفة
الأساسية في هذا المجال، فضلاً عن علاقة البيانات الكبيرة بتعلم الآلة وكيفية ربطهم سويًة لتحسين الأداء ورفع سويته.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
