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    大型集成數據集的深度學習輔助基於圖像的可視化
    (2022) 周君彥; Chow, Kwan-Yin
    為了研究不同的物理現象,科學家們經常在超級電腦上運行電腦模擬,以生成不同初始模擬參數的數據集。分析數據集的常見做法是將數據集從超級電腦移動到磁盤,並在後分析機器上分析數據集。隨著數據規模的增長,連接到超級電腦的有限的帶寬和存儲空間成為數據分析管道的瓶頸。為了支持大規模數據分析和可視化,我們提出了一種深度學習輔助的基於圖像的方法。我們的方法產生了一個小型的基於圖像的數據代理,具有較低的圖像分辨率和較低的原位像素射線採樣率,以減少輸入和輸出時間和磁盤存儲空間需求。深度學習模型經過高級訓練,可將小型數據代理恢復到常規採樣率和圖像分辨率,以實現高質量數據可視化和探索。我們評估並表明我們的方法優於多種選擇。

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