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大数据可视化分析综述

可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术.同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向 Post-WIMP 的自然交互技术.最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战.

  • 2021-04-16
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智能化地铁运维平台

西安地铁(Xi'an Metro),依据《西安市城市轨道交通运营条例》,正式名称为“西安市城市轨道交 通系统”(Xi'an Metropolitan Transit Railway System),于2006年9月29日开工建设,2011年9月16 日投入运营。目前运营2条线路(1号线和2号线)、运营里程52.2千米,共设车站39座。2号线线路北 起位于未央区的西安火车北客站,南至位于长安区的韦曲,将西安市南北中轴线上的龙首原、钟楼、小 寨及航天城等商圈紧密联系起来,1号线西起西大门的后卫寨,东至纺织城,串起了西安市东西中轴线 上的三桥、土门、五路口、康复路、纺织城,目前日均客流量90万人次左右。

  • 2021-04-09
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医疗+区块链:在多领域的应用变革

区块链技术的主要优势是去中心化、基于共识机制的信息传输和共享、信息的不可篡改三个方面,确保各种场景下的信息安全。纵览目前区块链技术的发展和医疗领域的特征,主要可分为如下三个方面:健康医疗数据与资产管理、支付与理赔和供应链管理。区块链作为一种使能技术,能够优化和解决目前医疗领域存在的诸如信息安全、数据孤岛、信任体系不健全和监管溯源复杂等难题。技术层面上,区块链技术本身的性能效率、智能合约的可靠性、系统安全性、跨链融合存在的瓶颈都需要进一步研究。

  • 2021-03-26
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国际主流结构分析软件技术现状剖析

“他山之石、可以攻玉”,向一切先进学习,是国产工业软件迈向世界先进的必由之路。国际主流结构分析软件经历了军工驱动(1960S-1980S)、持续支持(1980S-2000S)、市场推进(2000S-2010S)、重组壮大(2010S-今)四个阶段的发展,从技术和市场两个层面近60年的螺旋式上升,才发展成为今天的集大成者。

  • 2021-03-20
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专题研究:机器视觉,5G工业的眼睛

5G赋能工业,工业软件MES是5G工业的灵魂,而机器视觉则是5G工业的眼,是实现工业智能化、数据化关键。 2、未来趋势:在5G工业的大背景下,深度学习、3D视觉新一代信息技术将重新赋能工业机器视觉; 3、3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域,拉高行业的整体天花板。相较于 2D 视觉,3D 视觉可以更好地进行多传感器融合,检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息,应用领域远多于 2D 视觉。

  • 2021-03-09
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智能工厂如何运用可视化进行设备管理

通过信息生命周期管理,数字化工厂的数据可以在工厂中不断更新、维护和再利用。数字化工厂是工厂的无形资产;而且基础数据的数字化是一种管理的创新,可以提高工厂的工作效率和提升管理水平。

  • 2022-06-17
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区域微电网“能-碳”双控集成装备及运维管理平台构建

随着全球对可持续发展和环境保护的日益关注,区域微电网作为一种新型、分散的能源供应方式,正逐渐受到重视。微电网通过整合分布式能源资源,实现能源的高效利用和低碳排放,对于推动能源转型、提升能源安全具有重要意义。 在这一背景下,区域微电网“能-碳”双控集成装备及运维管理平台的构建显得尤为重要。该平台旨在通过集成先进的能源管理技术和碳排放监测技术,实现对微电网内各类能源设备的实时监控和智能调度,从而优化能源利用、降低碳排放。

  • 2024-03-08
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BCNet-VB丰炜PLC以太网通讯处理器使用手册

BCNet-VB 是一款经济型的以太网通讯处理器,是为满足日益增多的工厂设备信息化需求(设备网络监控和生产管理)而设计,用于丰炜 VB、VH 系列 PLC 的以太网数据采集,非常方便构建生产管理系统。 BCNet-VB 采用模块化设计,不占用 PLC 编程口,即编程软件/上位机软件通过以太网对 PLC 数据监控的同时,触摸屏可以通过复用接口 X2 与 PLC 进行通讯。

  • 2022-10-12
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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