黑科技来袭，教机器知道哪些图表可被人类理解

    哥伦比亚大学和塔夫斯大学的研究小组发明了一种被称为“像素近熵值（pixel approximate entropy）”的技术，能使计算机将复杂的数据输出成人类可理解的图表，并自动对其输出的内容进行校准。
    工程师Gabriel Ryan表示，这是一个全新的方法来处理具备许多不同潜在应用的线形图表，给计算机的可视化系统提供了一种测量线形图表阅读难度的方法，进而使其能自动简化或概括理解难度较大的图表。
    这项技术特别适合用于识别被隐藏在快速高振幅噪波图表中的趋势。
    比如，一位工程控制行业的化工厂或发电厂的操作员需要长时间观察各种系统监视器的读数，并据此进行下一步动作。如果有这个系统能自动调整复杂图表的读数，操作员便可以明显地注意到其中的重要趋势，避免因费神理解其潜在噪波信号而过度疲劳。
    目前这项技术已经开源，研究团队希望这项技术能帮助到那些正在开发AI驱动的数据科学系统的数据科学家和工程师们。
    研究人员指出，这项技术有广泛的应用场合，包括急诊室里的医生需要读取脑电图，灾区中的现场急救员需要读取不同传感器输出数据，以及经纪人的频繁买卖交易。
    “像素近熵值”技术将于10月25日在柏林举行的IEEE VIS 2018大会上展现。