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J-GLOBAL ID：201902223809696315   整理番号：19A0248361

疑わしい会社の行動を同定するための気象データとセンサデータの視覚的統合【JST・京大機械翻訳】

Visual Integration of Meteorological and Sensor Data for Identifying Suspicious Company Behavior

著者 (3件)： Seebacher Daniel (University of Konstanz) ,  Schneider Bruno (University of Konstanz) ,  Behrisch Michael (Harvard University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VAST  ページ： 225-226  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,VAST 2017 Mini-Challenge2の過程で開発されたアプローチを提示する。自然保護の南の4つの会社によって放出された有害ガスを調べるために,ornithロジストのMitchを助けるために,データの探査を可能にする対話型可視化の組み合わせを採用した。本論文では,データにおける疑わしいパターンを分析するための視覚的相互作用アプローチを提示した。また,風データを考慮に入れることによって,著者らのアプローチは化学的放出におけるパターンの検索を可能にし,重要な汚染物質を同定することができる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風 ,  汚染物質 ,  有害ガス ,  *気象データ ,  自然保護 ,  *視覚 ,  相互作用
準シソーラス用語： 対話型可視化 ,  *センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 会社 ,  行動 ,  同定 ,  気象データ ,  センサデータ ,  視覚 ,  統合