恐怖袭击事件可视化分析系统 - 数据可视化 - 全国大学生数字媒体科技作品及创意竞赛官网
查看原图

竞赛作品 > 数据可视化

恐怖袭击事件可视化分析系统

  • 数据可视化竞赛作品——恐怖袭击事件可视化分析系统

    作品名称:恐怖袭击事件可视化分析系统
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:邹文俊、白淑芬、荣浩博
    数媒竞赛网(mit.caai.cn)2018年参赛作品
    作品描述:

    分析近二十年(1998-2017)的GTD数据集,自建数学模型及结合贝 叶斯算法将恐怖袭击事件按危害程度从高到低分为一至五级;通过图表形式展示数据,分析恐怖袭击事件的走势及对未来恐怖袭击事件的预测;使用Odyssey.js开源工具创建基于地图的恐怖袭击事件的交互式故事,重现典型恐怖袭击事件,也让人更直观感受到恐怖袭击事件的危害及恐怖袭击事件高发地区;数据集中存在多起恐怖袭击事件尚未确定作案者,系统可分析得到有嫌疑的对应的未知作案组织或个人。


  • 数据可视化竞赛作品——恐怖袭击事件可视化分析系统

    作品名称:恐怖袭击事件可视化分析系统
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:邹文俊、白淑芬、荣浩博
    数媒竞赛网2018年参赛作品
    作品描述:

    分析近二十年(1998-2017)的GTD数据集,自建数学模型及结合贝 叶斯算法将恐怖袭击事件按危害程度从高到低分为一至五级;通过图表形式展示数据,分析恐怖袭击事件的走势及对未来恐怖袭击事件的预测;使用Odyssey.js开源工具创建基于地图的恐怖袭击事件的交互式故事,重现典型恐怖袭击事件,也让人更直观感受到恐怖袭击事件的危害及恐怖袭击事件高发地区;数据集中存在多起恐怖袭击事件尚未确定作案者,系统可分析得到有嫌疑的对应的未知作案组织或个人。


  • 数据可视化竞赛作品——恐怖袭击事件可视化分析系统

    作品名称:恐怖袭击事件可视化分析系统
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:邹文俊、白淑芬、荣浩博
    数媒竞赛网2018年参赛作品
    作品描述:

    分析近二十年(1998-2017)的GTD数据集,自建数学模型及结合贝 叶斯算法将恐怖袭击事件按危害程度从高到低分为一至五级;通过图表形式展示数据,分析恐怖袭击事件的走势及对未来恐怖袭击事件的预测;使用Odyssey.js开源工具创建基于地图的恐怖袭击事件的交互式故事,重现典型恐怖袭击事件,也让人更直观感受到恐怖袭击事件的危害及恐怖袭击事件高发地区;数据集中存在多起恐怖袭击事件尚未确定作案者,系统可分析得到有嫌疑的对应的未知作案组织或个人。


  • 数据可视化竞赛作品——恐怖袭击事件可视化分析系统

    作品名称:恐怖袭击事件可视化分析系统
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:邹文俊、白淑芬、荣浩博
    数媒竞赛网2018年参赛作品
    作品描述:

    分析近二十年(1998-2017)的GTD数据集,自建数学模型及结合贝 叶斯算法将恐怖袭击事件按危害程度从高到低分为一至五级;通过图表形式展示数据,分析恐怖袭击事件的走势及对未来恐怖袭击事件的预测;使用Odyssey.js开源工具创建基于地图的恐怖袭击事件的交互式故事,重现典型恐怖袭击事件,也让人更直观感受到恐怖袭击事件的危害及恐怖袭击事件高发地区;数据集中存在多起恐怖袭击事件尚未确定作案者,系统可分析得到有嫌疑的对应的未知作案组织或个人。


  • 数据可视化竞赛作品——恐怖袭击事件可视化分析系统

    作品名称:恐怖袭击事件可视化分析系统
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:邹文俊、白淑芬、荣浩博
    数媒竞赛网2018年参赛作品
    作品描述:

    分析近二十年(1998-2017)的GTD数据集,自建数学模型及结合贝 叶斯算法将恐怖袭击事件按危害程度从高到低分为一至五级;通过图表形式展示数据,分析恐怖袭击事件的走势及对未来恐怖袭击事件的预测;使用Odyssey.js开源工具创建基于地图的恐怖袭击事件的交互式故事,重现典型恐怖袭击事件,也让人更直观感受到恐怖袭击事件的危害及恐怖袭击事件高发地区;数据集中存在多起恐怖袭击事件尚未确定作案者,系统可分析得到有嫌疑的对应的未知作案组织或个人。


  • 数据可视化竞赛作品——恐怖袭击事件可视化分析系统

    作品名称:恐怖袭击事件可视化分析系统
    参赛院校:湖南工业大学
    指导教师:吴岳忠
    团队成员:邹文俊、白淑芬、荣浩博
    数媒竞赛网2018年参赛作品
    作品描述:

    分析近二十年(1998-2017)的GTD数据集,自建数学模型及结合贝 叶斯算法将恐怖袭击事件按危害程度从高到低分为一至五级;通过图表形式展示数据,分析恐怖袭击事件的走势及对未来恐怖袭击事件的预测;使用Odyssey.js开源工具创建基于地图的恐怖袭击事件的交互式故事,重现典型恐怖袭击事件,也让人更直观感受到恐怖袭击事件的危害及恐怖袭击事件高发地区;数据集中存在多起恐怖袭击事件尚未确定作案者,系统可分析得到有嫌疑的对应的未知作案组织或个人。



数据可视化竞赛作品—你好,我是人工智能 上一篇

  • 1/6

  • 2/6

  • 3/6

  • 4/6

  • 5/6

  • 6/6

数据可视化竞赛作品—图书馆数据可视化 下一篇



Copyright © 2001 - 2023 全国大学生数字媒体科技作品及创意竞赛网版权所有

Copyright © 2001 - 2023 数媒竞赛网(http://www.shumeijingsai.com)版权所有