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【2h】

Space-Time Kernel Density Estimation for Real-Time Interactive Visual Analytics

机译:实时交互式可视化分析的空时核密度估计

摘要

We present a GPU-based implementation of the Space-Time Kernel Density Estimation (STKDE) that provides massive speed up in analyzing spatial- temporal data. In our work we are able to achieve sub- second performance for data sizes transferable over the Internet in realistic time. We have integrated this into web-based visual interactive analytics tools for analyzing spatial-temporal data. The resulting inte- grated visual analytics (VA) system permits new anal- yses of spatial-temporal data from a variety of sources. Novel, interlinked interface elements permit efficient, meaningful analyses.
机译:我们提出了基于GPU的时空内核密度估计(STKDE)实现,可大大加快分析时空数据的速度。在我们的工作中,我们能够在现实时间内通过Internet传输的数据大小达到亚秒级性能。我们已将其集成到基于Web的可视交互分析工具中,以分析时空数据。由此产生的集成视觉分析(VA)系统允许对来自各种来源的时空数据进行新的分析。新颖,相互链接的界面元素可进行有效,有意义的分析。

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