CN104166681B - 可视化匹配及实时展现的实现方法和系统 - Google Patents
可视化匹配及实时展现的实现方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104166681B CN104166681B CN201410336113.9A CN201410336113A CN104166681B CN 104166681 B CN104166681 B CN 104166681B CN 201410336113 A CN201410336113 A CN 201410336113A CN 104166681 B CN104166681 B CN 104166681B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- type
- metadata
- feature
- visualization types
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
- G06F16/254—Extract, transform and load [ETL] procedures, e.g. ETL data flows in data warehouses
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/248—Presentation of query results
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本发明提供了一种可视化匹配及实时展现的实现方法及系统，包括步骤：步骤1：抽取用户数据的元数据；步骤2：将元数据与可视化匹配引擎规则进行比对验证，得到与元数据相应的多种可视化类型；步骤3：通过实时展现引擎推荐给用户一种或多种可视化类型；步骤4：根据用户选择的可视化类型，合成图形来进行可视化图形展示。本发明能够去除繁杂数据结构的干预，提供了快速匹配可视化规则，并且根据评分，为用户推荐多种合理的可视化展示方式，且屏蔽了人工因素，用户无须判断哪种可视化类型更为合适，可视化类型评分机制实时为用户推荐可视化展示方式。
Description
技术领域
本发明属于计算机网络领域，具体涉及一种面向大数据分析的数据可视化匹配验证的方法及根据验证的结果选择展现何种图像的方法和相应的系统。
背景技术
当今社会正处于一个信息爆炸的时代，随着企业信息化技术的发展，企业内部产生了海量的数据。数据可视化将抽象的数据表现为可见的图形或图像，显示数据之间的关联、比较及走势关系。随着企业数据结构变得越来越复杂，业务需求快速变化以及可视化形式越来越多，现有的可视化类型存在如下缺陷：
1.用户繁杂的数据结构与多样化的展示方式之间没有匹配规则；
2.数据展示方法的优劣、合理程度往往需要BI人员的经验来判断；
3.基于已有数据源，数据展示的方式往往需要人工来关联，导致可视化过程缺乏实时性。
因此，如何形成从数据验证、可视化匹配到实时展示的一个闭环，成为一个迫切的需求和目前紧急需要解决的重要技术问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种面向大数据分析的可视化匹配及实时展现的实现方法及系统。其目的是：
1.实现数据结构与展示方式之间的匹配；
2.实现数据展示方式合理程度的评分机制；
3.屏蔽人工关联，根据展示方式合理程度的评分进行展示方式实时推荐。
根据本发明提供的一种可视化匹配及实时展现的实现方法，包括如下步骤：
步骤0：预先设定可视化匹配引擎规则，其中，所述可视化匹配引擎规则，为数据类型分类和数据结构分类制定了验证规则，并为每一种数据类型和数据结构定义了相应的可视化类型；
步骤1：抽取用户数据的元数据；
步骤2：将元数据与可视化匹配引擎规则进行比对验证，得到元数据的数据类型和数据结构，进而针对元数据的数据类型和数据结构得到与元数据相应的多种可视化类型；其中，所述可视化匹配引擎规则，是指：为了得到元数据的数据类型和数据结构，为数据类型分类和数据结构分类制定的验证规则；
步骤3：根据步骤2中得到的可视化方法，通过实时展现引擎推荐给用户一种或多种可视化类型；其中，所述实时展现引擎，用于对可视化类型进行评分，将评分较高的可视化类型推荐给用户；
步骤4：根据用户选择的可视化类型，合成图形来进行可视化图形展示。
优选地，所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：根据预先设定的多种数据类型的特征(数字型特征、字节型特征、文本型特征)，对元数据进行数据类型匹配验证，得到并保存元数据的数据类型；
步骤2.2：根据预先设定的多种数据结构的特征(数组结构规则、树结构规则、队列结构规则、链表结构规则)，对元数据进行数据结构匹配验证，得到并保存元数据的数据结构；
步骤2.3：根据步骤2.1中得到的数据类型与步骤2.2中得到的数据结构的匹配验证结果，分别提供相应的可视化类型。
优选地，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：通过可视化类型评分机制，对步骤2中得到的多种可视化类型进行评分；
步骤3.2：通过步骤3.1得到评分，将评分较高的多种可视化类型推荐给用户；
步骤3.3：根据用户从步骤3.2所推荐的可视化类型的选择，将用户选择的一种或多种可视化类型合成可视化图像；
其中，所述可视化类型评分机制，是指：针对通过步骤2得到的元数据所含有的M种数据类型和N种数据结构，计算这M种数据类型之间所占的百分比比例，然后将百分比比例的比例值作为相应可视化类型的评分；并计算这N种数据结构之间所占的百分比比例，然后将百分比比例的比例值作为相应可视化类型的评分。
优选地，所述数据类型的特征，包括：数字型特征、字节型特征、文本型特征；所述数据结构的特征，包括：数组结构特征、树结构特征、队列结构特征、链表结构特征。
根据本发明提供的一种可视化匹配及实时展现的实现系统，包括如下装置：
设定装置：用于预先设定可视化匹配引擎规则，其中，所述可视化匹配引擎规则，为数据类型分类和数据结构分类制定了验证规则，并为每一种数据类型和数据结构定义了相应的可视化类型；
抽取装置：用于抽取用户数据的元数据；
验证装置：用于将元数据与可视化匹配引擎规则进行比对验证，得到元数据的数据类型和数据结构，进而得到与元数据相应的多种可视化类型；
推荐装置：用于根据验证装置得到的可视化方法，通过实时展现引擎推荐给用户一种或多种可视化类型；其中，所述实时展现引擎，用于通过可视化类型评分机制，将评分较高的可视化类型推荐给用户；
展示装置：用于根据用户选择的可视化类型，合成图形来进行可视化图形展示。
优选地，所述验证装置包括如下装置：
数据类型验证装置：用于根据预先设定的多种数据类型的特征，对元数据进行数据类型匹配验证，得到并保存元数据的数据类型；
数据结构验证装置：用于根据预先设定的多种数据结构的特征，对元数据进行数据结构匹配验证，得到并保存元数据的数据结构；
可视化类型提供装置：用于根据数据类型验证装置得到的数据类型与数据结构验证装置得到的数据结构的匹配验证结果，分别提供相应的可视化类型。
优选地，所述展示装置包括如下装置：
评分装置：用于通过可视化类型评分机制，对验证装置得到的多种可视化类型进行评分；
筛选装置：用于根据评分装置得到评分，将评分较高的多种可视化类型推荐给用户；
合成装置：用于根据用户从筛选装置所推荐的可视化类型的选择，将用户选择的一种或多种可视化类型合成可视化图像。
优选地，所述数据类型的特征，包括：数字型特征、字节型特征、文本型特征；所述数据结构的特征，包括：数组结构特征、树结构特征、队列结构特征、链表结构特征。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1)去除繁杂数据结构的干预，提供了快速匹配可视化规则；
2)根据评分，为用户推荐多种合理的可视化展示方式；
3)屏蔽人工因素，用户无须判断哪种可视化类型更为合适，可视化类型评分机制实时为用户推荐可视化展示方式。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为视化匹配及实时展现的实现方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
根据本发明提供的方法包括如下步骤：
步骤1：抽取用户数据的元数据；
步骤2：将元数据与“可视化匹配引擎”规则进行快速验证，得到它的数据类型和数据结构，由于“可视化匹配引擎”为每一种数据类型和数据结构定义了相应的可视化类型，便可快速匹配出元数据可构成的可视化展示方式；
“可视化匹配引擎”，是指：通过数据结构验证和数据类型验证(可视化匹配引擎规则)，得到元数据的结构和类型。每个数据结构和数据类型都有相对应的可视化类型，两相结合，得到元数据可构成的可视化显示方式。
“可视化匹配引擎规则”，是指：为了得到元数据的数据类型和数据结构，为数据类型分类和数据结构分类制定的验证规则，包括数字型规则、字节型规则、文本型规则、数组结构规则、树结构规则、队列结构规则、链表结构规则等，这些规则中包含了不同种类的数据类型和数据结构的特征(例如数字型规则中包含了数字型特征)，通过将元数据的特征与规则中的特征相匹配，从而得到元数据所属一种或多种数据类型以及数据结构。
步骤3：根据步骤2提供的可视化展示方法，实时展现引擎推荐给用户多样化、合理化的展示方式；
“实时展现引擎”，是指：通过可视化类型评分机制，将评分较高的可视化类型推荐给用户，并最终合成图形。
步骤4：可视化图形展示。
其中，步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：数据类型验证。包括数字型规则、字节型规则、文本型规则。验证完毕，得到其数据类型并保存。
步骤2.2：数据结构验证。包括数组结构规则、树结构规则、队列结构规则、链表结构规则等，验证完毕，得到数据结构并保存。
步骤2.3：可视化资源库获取步骤2.1中的数据类型与步骤2.2中的数据结构的匹配结果，并根据其匹配结果分别提供相应的可视化展示方法。
所述根据其匹配结果分别提供相应的可视化展示方法，具体为，每一种数据类型和数据结构都有与其相对应的一种或多种可视化展示方法，得到其类型和结构，就能得到可视化类型。
其中，步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：通过可视化类型评分机制，对步骤2提供的可视化展示方法进行评分。
可视化类型评分机制，具体为：“可视化匹配引擎”输出元数据的数据类型、数据结构及与之对应的可视化方式。每一种数据类型子类(例如数字型、字节型、文本型等)及数据结构子类(例如数组结构、树结构、队列结构、链表结构等)分别为分子，数据类型子类总数、数据结构子类总数分别为相应的分母，得到元数据中每一种数据类型子类及数据结构子类在数据类型子类总数及数据结构子类总数中的百分比；每一种数据类型及数据结构与之对应的可视化方式，根据该数据类型及数据结构所占的百分比得到可视化展示的分数。例如：某个元数据，根据“可视化匹配引擎规则”，得到所属的数据结构包括数组结构、队列结构，数据类型包括数字型、文本型。“可视化类型评分机制”根据每一种数据类型或数据结构的数量，得到数据结构中作为数据结构子类的数组、队列结构所占百分比分别为70％、30％，数据数据类型中作为数据类型子类的数字、文本所占百分比分别为60％、40％。该元数据中与数组结构及队列结构匹配的可视化方式对应的分数分别为70分、30分；与数字类型、文本类型匹配的可视化方式对应的分数分别为60分、40分。
步骤3.2：通过步骤3.1得到评分，将评分较高的可视化展示方法推荐给用户；
步骤3.3：用户从步骤3.2中评分较高的可视化展示方法内进一步筛选，根据用户选择的可视化展示方法，合成可视化图像。
以上对可视化匹配及实时展现的实现方法进行了描述，本发明还提供了相应的可视化匹配及实时展现的实现系统，具体地，所述可视化匹配及实时展现的实现系统，包括如下装置：
设定装置：用于预先设定可视化匹配引擎规则，其中，所述可视化匹配引擎规则，为数据类型分类和数据结构分类制定了验证规则，并为每一种数据类型和数据结构定义了相应的可视化类型；
抽取装置：用于抽取用户数据的元数据；
验证装置：用于将元数据与可视化匹配引擎规则进行比对验证，得到元数据的数据类型和数据结构，进而得到与元数据相应的多种可视化类型；
推荐装置：用于根据验证装置得到的可视化方法，通过实时展现引擎推荐给用户一种或多种可视化类型；其中，所述实时展现引擎，用于通过可视化类型评分机制，将评分较高的可视化类型推荐给用户；
展示装置：用于根据用户选择的可视化类型，合成图形来进行可视化图形展示。
优选地，所述验证装置包括如下装置：
数据类型验证装置：用于根据预先设定的多种数据类型的特征，对元数据进行数据类型匹配验证，得到并保存元数据的数据类型；
数据结构验证装置：用于根据预先设定的多种数据结构的特征，对元数据进行数据结构匹配验证，得到并保存元数据的数据结构；
可视化类型提供装置：用于根据数据类型验证装置得到的数据类型与数据结构验证装置得到的数据结构的匹配验证结果，分别提供相应的可视化类型。
优选地，所述展示装置包括如下装置：
评分装置：用于通过可视化类型评分机制，对验证装置得到的多种可视化类型进行评分；
筛选装置：用于根据评分装置得到评分，将评分较高的多种可视化类型推荐给用户；
合成装置：用于根据用户从筛选装置所推荐的可视化类型的选择，将用户选择的一种或多种可视化类型合成可视化图像。
优选地，所述数据类型的特征，包括：数字型特征、字节型特征、文本型特征；所述数据结构的特征，包括：数组结构特征、树结构特征、队列结构特征、链表结构特征。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
Claims (6)
1.一种可视化匹配及实时展现的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤0：预先设定可视化匹配引擎规则，其中，所述可视化匹配引擎规则，为数据类型分类和数据结构分类制定了验证规则，并为每一种数据类型和数据结构定义了相应的可视化类型；
步骤1：抽取用户数据的元数据；
步骤2：将元数据与可视化匹配引擎规则进行比对验证，得到元数据的数据类型和数据结构，进而针对元数据的数据类型和数据结构得到与元数据相应的多种可视化类型；其中，所述可视化匹配引擎规则，是指：为了得到元数据的数据类型和数据结构，为数据类型分类和数据结构分类制定的验证规则；
步骤3：根据步骤2中得到的可视化方法，通过实时展现引擎推荐给用户一种或多种可视化类型；其中，所述实时展现引擎，用于对可视化类型进行评分，将评分较高的可视化类型推荐给用户；
步骤4：根据用户选择的可视化类型，合成图形来进行可视化图形展示；
所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：根据预先设定的多种数据类型的特征，对元数据进行数据类型匹配验证，得到并保存元数据的数据类型；
步骤2.2：根据预先设定的多种数据结构的特征，对元数据进行数据结构匹配验证，得到并保存元数据的数据结构；
步骤2.3：根据步骤2.1中得到的数据类型与步骤2.2中得到的数据结构的匹配验证结果，分别提供相应的可视化类型。
2.根据权利要求1所述的可视化匹配及实时展现的实现方法，其特征在于，所述步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：通过可视化类型评分机制，对步骤2中得到的多种可视化类型进行评分；
步骤3.2：根据步骤3.1得到评分，将评分较高的多种可视化类型推荐给用户；
步骤3.3：根据用户从步骤3.2所推荐的可视化类型的选择，将用户选择的一种或多种可视化类型合成可视化图像；
其中，所述可视化类型评分机制，是指：针对通过步骤2得到的元数据所含有的M种数据类型和N种数据结构，计算这M种数据类型之间所占的百分比比例，然后将百分比比例的比例值作为相应可视化类型的评分；并计算这N种数据结构之间所占的百分比比例，然后将百分比比例的比例值作为相应可视化类型的评分。
3.根据权利要求1所述的可视化匹配及实时展现的实现方法，其特征在于，所述数据类型的特征，包括：数字型特征、字节型特征、文本型特征；所述数据结构的特征，包括：数组结构特征、树结构特征、队列结构特征、链表结构特征。
4.一种可视化匹配及实时展现的实现系统，其特征在于，包括如下装置：
设定装置：用于预先设定可视化匹配引擎规则，其中，所述可视化匹配引擎规则，为数据类型分类和数据结构分类制定了验证规则，并为每一种数据类型和数据结构定义了相应的可视化类型；
抽取装置：用于抽取用户数据的元数据；
验证装置：用于将元数据与可视化匹配引擎规则进行比对验证，得到元数据的数据类型和数据结构，进而得到与元数据相应的多种可视化类型；
推荐装置：用于根据验证装置得到的可视化方法，通过实时展现引擎推荐给用户一种或多种可视化类型；其中，所述实时展现引擎，用于通过可视化类型评分机制，将评分较高的可视化类型推荐给用户；
展示装置：用于根据用户选择的可视化类型，合成图形来进行可视化图形展示；
所述验证装置包括如下装置：
数据类型验证装置：用于根据预先设定的多种数据类型的特征，对元数据进行数据类型匹配验证，得到并保存元数据的数据类型；
数据结构验证装置：用于根据预先设定的多种数据结构的特征，对元数据进行数据结构匹配验证，得到并保存元数据的数据结构；
可视化类型提供装置：用于根据数据类型验证装置得到的数据类型与数据结构验证装置得到的数据结构的匹配验证结果，分别提供相应的可视化类型。
5.根据权利要求4所述的可视化匹配及实时展现的实现系统，其特征在于，所述展示装置包括如下装置：
评分装置：用于通过可视化类型评分机制，对验证装置得到的多种可视化类型进行评分；
筛选装置：用于根据评分装置得到评分，将评分较高的多种可视化类型推荐给用户；
合成装置：用于根据用户从筛选装置所推荐的可视化类型的选择，将用户选择的一种或多种可视化类型合成可视化图像。
6.根据权利要求5所述的可视化匹配及实时展现的实现系统，其特征在于，所述数据类型的特征，包括：数字型特征、字节型特征、文本型特征；所述数据结构的特征，包括：数组结构特征、树结构特征、队列结构特征、链表结构特征。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410336113.9A CN104166681B (zh) | 2014-07-15 | 2014-07-15 | 可视化匹配及实时展现的实现方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410336113.9A CN104166681B (zh) | 2014-07-15 | 2014-07-15 | 可视化匹配及实时展现的实现方法和系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104166681A CN104166681A (zh) | 2014-11-26 |
| CN104166681B true CN104166681B (zh) | 2017-11-17 |
Family
ID=51910494
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410336113.9A Active CN104166681B (zh) | 2014-07-15 | 2014-07-15 | 可视化匹配及实时展现的实现方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104166681B (zh) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107169119A (zh) * | 2017-05-26 | 2017-09-15 | 九次方大数据信息集团有限公司 | 基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法与系统 |
| CN107943827A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-20 | 广东创我科技发展有限公司 | 一种数据的快速自定义图表展现方法及装置 |
| CN108197113B (zh) * | 2018-01-19 | 2021-04-20 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 文章资讯转换方法、装置、设备及计算机可读介质 |
| CN108447118A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-08-24 | 北京知道创宇信息技术有限公司 | 3d视觉呈现的大数据可视化方法、装置及电子设备 |
| CN109299082B (zh) * | 2018-09-13 | 2021-09-14 | 北京中科闻歌科技股份有限公司 | 一种大数据分析方法及系统 |
| CN109344178A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-15 | 杭州安恒信息技术股份有限公司 | 一种数据报表实时统计方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN110377659A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-10-25 | 南京数睿数据科技有限公司 | 一种智能图表推荐系统及方法 |
| CN110489408A (zh) * | 2019-08-23 | 2019-11-22 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种验证结构化数据正确性的方法及装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103412871A (zh) * | 2013-07-08 | 2013-11-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种用于生成可视化视图的方法与设备 |
| CN103781196A (zh) * | 2012-10-22 | 2014-05-07 | 西安交大京盛科技发展有限公司 | 一种无线传感网监测数据收集系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101373284B1 (ko) * | 2007-05-04 | 2014-03-12 | 삼성전자 주식회사 | 시간 기반 데이터 처리 방법 및 정보 처리 장치 |
| CN102930393A (zh) * | 2012-10-25 | 2013-02-13 | 海南电网公司 | 一种电网信息综合展示可视化系统 |
-
2014
- 2014-07-15 CN CN201410336113.9A patent/CN104166681B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103781196A (zh) * | 2012-10-22 | 2014-05-07 | 西安交大京盛科技发展有限公司 | 一种无线传感网监测数据收集系统 |
| CN103412871A (zh) * | 2013-07-08 | 2013-11-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种用于生成可视化视图的方法与设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104166681A (zh) | 2014-11-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104166681B (zh) | 可视化匹配及实时展现的实现方法和系统 | |
| Ugander et al. | Subgraph frequencies: Mapping the empirical and extremal geography of large graph collections | |
| Yang et al. | Many-to-many geographically-embedded flow visualisation: An evaluation | |
| Kim et al. | Defining sudden stratospheric warming in climate models: Accounting for biases in model climatologies | |
| CN104407779B (zh) | 图形界面的排列显示方法及装置 | |
| CN108682453A (zh) | 一种肺结节标注系统 | |
| US20230419374A1 (en) | Information processing system | |
| CN102479229A (zh) | 一种兴趣点poi数据产生方法和系统 | |
| CN103034676B (zh) | 关联存储器可视化评估工具 | |
| US20130083020A1 (en) | Three-dimensional data processing apparatus, three-dimensional data processing method, and three-dimensional data processing program | |
| CN110110982A (zh) | 创意素材的审查方法及装置 | |
| CN103324742B (zh) | 推荐关键词的方法和设备 | |
| CN109472017B (zh) | 获得待生成裁判文书本院认为段相关信息的方法及装置 | |
| CN103399848B (zh) | 发动机试验数据标准化特定格式导入处理方法 | |
| CN105894183A (zh) | 项目评价方法及装置 | |
| JP2012226683A (ja) | 表示装置画面の全点試験方法及び全点試験装置 | |
| Antonini et al. | Relevance of the College of American Pathologists guideline for validating whole slide imaging for diagnostic purposes to cytopathology | |
| Kotusev | Enterprise Architecture on a Single Page | |
| Yoshizumi et al. | A review of geospatial content in IEEE visualization publications | |
| Fani et al. | Data mining and augmented reality: an application to the fashion industry | |
| US11410333B2 (en) | Method, device, and storage medium for providing visual representation of set of objects | |
| CN103995895B (zh) | 一种基于图片的识图方法及装置 | |
| KR101561669B1 (ko) | 식물사회학적 식생구조 조사를 위한 모바일 전자야장 장치 및 이에 대한 방법 | |
| CN109063732B (zh) | 基于特征交互和多任务学习的图像排序方法及系统 | |
| JP2009223809A (ja) | 仕訳条件作成プログラム、仕訳条件作成装置および仕訳条件作成方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |