通用可视化平台GIVE之数据流核心模型的设计与实现

根据通用科学可视化平台ＧＩＶＥ中提出的数据流模型，文中从图论角度出发，运用统一抽象的概念对该模型进行了详细的分析和阐述，然后讨论了其实现技术。     

通用可视化平台GIVE之数据流核心模型的设计与实现

根据通用科学可视化平台GIVE中提出的数据流模型，文中从图论角度出发，运用统一抽象的概念对该 模型进行了详细的分析和阐述，然后讨论了其实现技术D     

通用可视化平台 GIVE 之数据流核心模型的设计与实现

根据通用科学可视化平台ＧＩＶＥ中提出的数据流模型，文中从图论角度出发，运用统一抽象的概念对该模型进行了详细的分析和阐述，然后讨论了其实现技术。     

大规模数据流统计中冷热流替换策略优化

对大规模数据流统计的问题进行了研究,针对大流统计的典型结构Elastic Sketch替换策略中存在的问题进行优化,优化策略解决了冷流被误判为热流插入重部的问题.针对重部中保存的不一定是最大流的问题进行优化,提出了基于最大值和组相连的替换策略,保证了存储在重部的一定是最大的流,提高了大流统计的精度,同时大大降低了热碰撞...     

温度传感器通信模块自修复数据流可视化

针对通信模块修复率低、非平稳数据修复质量差的问题,提出温度传感器通信模块自修复数据流的可视化方法.详细研究了数据处理引擎、数据库、后台组件和图形用户界面的主要功能,对可视化系统的总体构成进行了分析,并根据具体硬件研究平台的明确要求,在SNAMP1.0版基础上,采用遗传算法检测传感器通信模块中的不稳定和异常数据,同时增加...     

针对高速数据流的大规模数据实时处理方法

以实时传感数据和历史感知数据为基础的各类计算需求逐渐成为当前物联网应用建设中的关键,如何实现基于高速数据流和大规模历史数据的实时计算成为数据处理领域的新挑战.现有批处理方式的MapReduce大规模数据处理技术难以满足此类计算的实时要求.文中结合城市车辆数据的实时采集与处理应用,在理论和实践分析的基础上,提出了一种针对高速数据流的大规模数据实时处理方法,并对方法中的本地阶段化流水线、中间结果缓存等关键技术瓶颈进行了改进.其中,根据系统参数控制阶段化流水线,使CPU得到了充分、有效利用;通过改造内外存数据结构、读写策略和替换算法,优化了本地中间结果的高并发读写性能.实验表明,上述方法可以显著提升大规模历史数据上数据流处理的实时性和可伸缩性.     

大规模GIS数据二维可视化算法研究

本文针对当前大规模GIS数据可视化速度较慢的问题,提出了一种四叉树分块、多比例尺GIS数据可视化的算法.试验结果表明,该算法在普通微机上就可达到流畅的显示效果,且消耗的内存较小.本算法还可用于大规模图象数据的可视化.     

大规模粒子模拟的后处理与可视化

近年来,高性能计算与并行技术取得了很大的进展,粒子模拟的数据规模也随之快速增长,目前已达到10亿粒子以上,对其模拟结果的可视化已远远超出了单机的处理能力范围。为实现大规模粒子模拟结果的后处理与可视化,本文采用了并行处理和LOD两种技术,其中并行处理部分采用数据并行的方式,突破了单机处理能力的限制;LOD技术使用户能够控制进入可视化流水线的数据规模,从而减轻了可视化流水线的负担并加快了绘制速度。本文初步实现了大规模粒子模拟结果的可视化,为下一步工作奠定了基础。     

网络数据流存储算法分析与实现

针对网络数据流存储面临的瓶颈问题,提出同时保持时序性和属主性的网络数据流分段存储算法分析与设计模型。模型在内存中采用基于弱时序性的高速缓存数据结构,提高网络数据流实时存储的效率;在磁盘中采用基于多级索引结构的数据流生成树结构,提高基于时序性和属主性的检索效率。仿真结果表明,模型能显著提高网络数据流的实时存储能力,有效降低索引数据的信息量。     

一种支持大规模数据的多维可视化分析框架

以Hadoop为代表的可扩展大规模数据库难以进行多维可视化分析。为此,设计基于B/S架构的可视化分析框架Bizard。数据模型通过封装底层数据接口以支持业界多维数据访问协议XMLA,从而在展现层易于接入支持XMLA的传统分析工具,同时采用视图物化技术提高分析性能,利用互联网技术丰富用户分析体验。实验结果表明,该框架能在高达千万条记录级的数据上进行多维可视化分析。     

Visualization of Multi-Variate Scientific Data

In this state-of-the-art report we discuss relevant research works related to the visualization of complex, multi-variate data. We discuss how different techniques take effect at specific stages of the visualization pipeline and how they apply to multi-variate data sets being composed of scalars, vectors and tensors. We also provide a categorization of these techniques with the aim for a better overview of related approaches. Based on this classification we highlight combinable and hybrid approaches and focus on techniques that potentially lead towards new directions in visualization research. In the second part of this paper we take a look at recent techniques that are useful for the visualization of complex data sets either because they are general purpose or because they can be adapted to specific problems.     

面向沉浸式流场可视化的多视图数据管理方法

由于沉浸式环境下的三维交互方式对二维界面操作不够友好,使得依赖于二维列表界面的流场数据管理任务变得复杂且低效。为了实现沉浸式虚拟环境下对流场数据高效的组织和管理,增强用户对流场空间信息的理解,提出一种基于多视图结合交互的沉浸式流场可视化数据块管理方法。该方法构建了一个三维小视图用于提供场景概览,并通过“主视图交互+小视图辅助“”小视图交互+主视图反馈”等多种多视图组合交互方式完成对多块流场数据的管理交互操作。最后构建了一个基于手势的沉浸式流场可视化系统,定义多项交互任务,从学习时长、完成时间和用户反馈几个方面对比了多视图方法和传统交互方法差异。实验结果表明,相比于传统交互方法,多视图方法可以显著提高数据管理任务的效率。     

数据可视化技术及现状

科学计算可视化技术已逐渐成为计算科学中不可缺少的组成部分,本文主要介绍科学与工程计算中的数据可视化技术及其在国内外的发展现状。     

基于矢量线强化的增强型2维流场实时绘制

在流场绘制中,合理地结合矢量场的多种属性有助于矢量场的特征分析,据此提出了一种基于矢量线强化的增强型2维流场实时绘制算法。通过对流场的一些标量属性如大小、角度和曲率进行色彩映射,该算法不仅可以清晰显示流场运动方向,而且能显示矢量场的多种属性,有助于了解流场矢量特征分布和主要拓扑结构。该算法采用了一种矢量线强化策略,即通过对卷积纹理在垂直矢量方向上进行1维高通滤波,增加了矢量线间的对比,改善了图像质量。利用现代图形卡的可编程能力,该算法可以在微机上达到实时绘制性能。     

基于Flask和ECharts的科研数据可视化系统

The scientific research ability is one of the important factors which affect the strength of colleges and universities. Throughdata analysis and visualization, the scientific research level of universities and teachers can be displayed intuitively. In order to betterreflect the scientific research level of colleges and universities, this paper designs and implements the scientific research data visual-ization system. This system uses the PyCharm development platform, uses Bootstrap for page layout to form the overall structure, us-es SqlAlchemy to operate the database in the background, and transmits data through the Flask Web framework. According to thecharacteristics of data visualization, different types of data charts are drawn by ECharts technology, and the synchronous display ofdata is completed withAjax asynchronous request.     

一种多变元网络可视化方法

提出一种多变元网络可视化方法MulNetVisBasc,根据节点的多变元属性,使用高级星形坐标法布局网络节点,以边融合及路由技术为基础设计算法,自动有效布局网络边,实现友好的人机交互界面辅助用户进一步对数据进行分析挖掘.实验结果表明,MulNetVisBasc的可视化结果能够在直观揭示数据集多变元分布特性的同时清晰展现其网络关联特性,有助于用户发掘多变元网络数据集中潜在的隐性知识.边布局算法能够有效减少视图中的边交叉数量,且复杂度较低,适用于较大规模数据集,人机交互界面灵活方便.     

面向数值模拟数据的HDF5性能优化

大规模数值模拟数据对可视化分析提出了挑战,I/O是影响可视化交互性能的重要因素.HDF5是科学计算领域广泛采用的存储格式,介绍了HDF5的抽象数据模型、数据读写流程,并使用典型数值模拟数据测试了HDF5的读性能.测试发现HDF5的数据集定位开销较大.根据数值模拟数据的数据块以整数有规律编号的特点,通过在HDF5中增加数据块视图对象来提高读性能.测试表明,该方法可显著加速数据的读取性能.     

面向科学计算可视化的两级并行数据读取加速方法

为了匹配超级计算机的整体计算能力,超级计算机存储子系统通常具有良好的I/O性能可扩展性,表现为：应用获得存储子系统最佳性能时的I/O访问并发度,与超级计算机系统总计算核数(可达数万至数百万)通常处于同一数量级.然而,科学计算可视化应用通常使用的进程数(等于I/O访问并发度)相对较小(经验上常设为计算进程数的1%,典型值为数个至数百个),因此无法充分发挥超级计算机存储子系统的最佳I/O性能.提出了一种面向科学计算可视化的两级并行数据读取加速方法,在可视化进程内部引入多线程并行数据读取,通过进程间和进程内两级并行,增加超级计算机存储子系统的I/O访问并发度,提升可视化应用数据读取速率.测试结果表明:在不同的可视化进程规模下,两级并行比单级并行峰值数据读取速率提高33.5%~269.5%,均值数据读取速率提高26.6%~232.2%;随着科学计算应用种类以及应用规模的变化,两级并行数据读取可使可视化应用整体峰值运行速度加速19.5%~225.7%,均值运行速度加速15.8%~197.6%.     

海洋科学数据管理与可视化平台

海洋科学数据作为我国海洋科技创新发展的战略资源,是一个可持续发展的要素.然而海洋科学数据涉及学科众多、类型复杂、来源多样、格式迥异等特点,数据处理和可视化处理难度大.平台通过引入WebGIS技术,针对海洋科学数据特点,结合海洋科学数据业务,实现海洋数据的一体化管理、分析与可视化处理.     

网络流量可视化的新方法

流量可视化对于网络研究和监管人员侦测网络异常,了解网络中流量的特征和趋势等有着重要的意义。现有的流量可视化技术不能满足日益广泛的流量可视化需求。针对流量数据的时间、维度、结构等特征,分别提出了螺旋可视化技术、维度分类方法和空间填充技术来满足不同特征下的可视化需求。通过对4over6项目中流量数据可视化,并与目前使用的技术进行对比分析,得知时间特征中螺旋线技术较直线映射技术更易发现数据周期特性;维度特征中,维度分类较之于平行坐标技术,更能适应特殊维度要求;结构特征中,空间填充技术较之于仅呈现结构特性的结点链路技术,能同时实现结点信息的呈现。