Розробляє безкоштовний повнотекстовий PeTaL (Періодична система життя) та Physiomimetics HTML

Концепція системи уможливлена ​​завдяки проектуванню та аналізу керування штучним інтелектом (ШІ).

petal

Історія наслідування природі - біологічна хроніка світу.

Ескіз процесу візуалізації даних періодичної таблиці життя (PeTaL) для отримання статистичних даних.

Гібридне машинне навчання та біоміметичний підхід до вирішення проблем.

Картування загального простору проектування до простору набору даних машинного навчання.

(а) Приклад розподілу структури для організму. Можна зробити висновок, що система організму в цілому спрямована на структурну цілісність через переважання спіралеподібного та черепичного малюнка в композиції. Спіралі пов'язані з розподілом стресу, рідини та енергії. Плитка, грати чи мозаїка - це структурні зразки. (b) Роль комп'ютерного зору у відкритті.

Доклади про біоміметичні підходи, опубліковані між 2009 та 2017 роками.

Публікації між 2009 та 2017 роками, розфарбовані авторами. Розмір кола показує кількість сторінок. Існує велика кількість авторів, що видають публікації в галузі біоміметики, докладаючи незначних зусиль.

Останні публікації в галузі теплопередачі, що демонструють зв'язок між статтями або за допомогою посилань, загальних тем або спільних авторських прав.

Порівняння між використанням натхненного біологічного дизайну в галузі мобільності та теплового управління. (А) Мережа теплового управління. (B) Мережа мобільності.

Біоміметичний ландшафт, заснований на наукових публікаціях, доступних через SCOPUS.

Структура онтології PeTaL. Індивідуальні онтології можна поміняти місцями.

Хмари слів, що відображають найвищі терміни, знайдені в кожному з класів/міток для 90 статей, що використовуються для навчання алгоритму класифікації XGBoost. Розміри слів масштабуються, щоб збільшуватись у міру збільшення частоти.

Хмари слів, що відображають найвищі терміни, знайдені в кожному з класів/міток для 90 статей, що використовуються для навчання алгоритму класифікації XGBoost. Розміри слів масштабуються, щоб збільшуватись у міру збільшення частоти.

Профіль Silhouette, що демонструє оптимальний k для кластеризації.

Сюжет, що демонструє розподіл кожної з вручну присвоєних міток серед кожного з розділів навколо скупчень медоїдів.

Ділянка, що демонструє розподіл кожної мітки, призначеної вручну, серед кожної з тем LDA.

Ділянка прихованого розподілу Діріхле, де перелічуються найвищі частотні терміни для восьмитематичного аналізу.