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J-GLOBAL ID:202002251136737020   整理番号:20A1533269

クラスタ,傾向,および異常値は多次元データの協調的解析を容易にすることができる【JST・京大機械翻訳】

Clusters, Trends, and Outliers How Immersive Technologies Can Facilitate the Collaborative Analysis of Multidimensional Data
著者 (5件):
資料名:
号: CHI ’18  ページ: 1-12  発行年: 2018年 
JST資料番号: D0698C  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)
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拡張現実デバイスのような浸漬技術は,データの視覚解析のための新しい設計空間を開く。本論文では,多次元抽象データの協調解析の目的で,拡張現実環境の可能性を研究した。対話型3D並列座標可視化を用いて,拡張現実における多次元データを視覚化するための協調解析ツールであるARTを提示した。可視化は,よく確立された相互作用技法から恩恵を受けるタッチに敏感なテーブルトップに固定されている。グループベース,エキスパートウォークスルーの結果は,ARTが,データ,流体解析プロセス,および協調における浸漬を容易にすることができることを示した。結果に基づいて,著者らは一組のガイドラインを提供して,多次元データの共同分析のためのツールとしての没入技術の発展を促進するために,将来の研究領域について議論する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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CAI  ,  図形・画像処理一般 

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