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数据可视化
数据可视化旨在借助于图形化手段,清晰有效的进行相关数据的传达与沟通,通过直观的传达关键数据的特征,从而做到数据价值的更高体现。提供多种展示模板供用户进行选择,同时支持模块的自定义功能。
重庆步航科技有限公司 2022-09-08
科学计算可视化
QFView是公司自主研发的后处理软件,对二维和三维数据进行可视化和分析,依据计算机结果绘制二维曲线、云图、矢量图、动画等。QFView基于VTK图像库采用C++语言编写,图形用户界面采用Qt框架可跨平台运行。QFView针对CFD领域提供灵活接口,易于集成到其他平台。
青岛数智船海科技有限公司 2021-09-09
可视化智慧校园
可视化智慧校园是基于校园物理环境,以真实校园整体为蓝本,利用网络技术,完成校园的可视化孪生校园的搭建,实现校园多维度、跨平台的虚拟展示和呈现,是物理校园与虚拟校园的结合提供链接纽带,是智慧校园的重要基础组成部分。 智慧校园多维的孪生数字校园的建设,构建完整的虚拟孪生校园底座,提供面向校园各场景的孪生底座支撑。并在此基础上提供孪生微应用服务的可视化和孪生微管理场景应用的打造,支持服务与应用的扩展。通过全域数据感知,提供基于全域指挥中心态势感知,逐步推进高校孪生数据大脑建设完善。
成都市灵奇空间软件有限公司 2022-07-22
智能可视化优化技术
技术原理: 智能可视化优化技术综合应用智能建模与优化算法、可视化方法和计算机信息技术,将多维空间的数据降维映射在二维平面上,并生产目标函数的等值线,据此,可从二维平面上直观看到整个数据空间的超几何特性,并看出最优点和最优区域。 智能可视化优化技术是一种全新的基于数据驱动的优化技术,它具有其它技术不可比拟的独特优势。(智能可视化优化软件IVOS,中国软件著作权No.2011SR013087)。  功能与特性: (1)单目标和多目标优化: 对单目标优化问题,可确定出平稳的优化区域或最优点; 对于多目标的优化问题,可以确定出兼顾多个目标的满意区域; 对有指标控制(或约束)的优化问题,可确定出满足控制指标的优化区域。 (2)确定优化方向: 当最优点不在数据集空间时,可从映射平面上直观看出最优方向,并确定出沿此方向上推进时哪些变量在起主要作用。 (3)利用优化区域调整优化点:当某些优化参数对优化目标有重要影响,但它们的值又不可控时,可通过调节其它可控参数,使优化点在优化区域内移动到另一点。这种特性对于原料性质时常变化的反应过程的优化非常有用。 (4)特别适用于复杂反应单元(如催化裂化、加氢裂化、焦化、加氢精制、乙烯裂解、以及其它装置的反应单元)的反应产物的分布优化。 该技术是武汉理工大学鄢烈祥教授创立,研究团队近10多年来的研发成果。凝结了国家863计划课题、国家自然科学基金项目、科技部项目、湖北省自然科学基金项目、企业合作项目的研究成果,以及多位博士和硕士研究生的学术论文研究成果。
武汉理工大学 2021-05-11
DMV架构管理可视化
DMV是业界领先的IT架构图管理平台,致力于为IT运维团队提供更加准确、易用、丰富的架构图。通过DMV,实现架构搜索、版本管理、团队协作等架构管理,实现组合透视、运维分析等场景使用,实现标准绘图、数据联动等架构设计。
北京优锘科技有限公司 2021-12-24
SCV智慧城市可视化
SCV利用数字孪生技术构建智慧城市数字空间,以炫酷视觉效果、全面数据集成、场景化业务展示为支撑,有效提升城市IOC管理人员对城市运营、治安、交通、政务等业务监控管理效率,支撑智慧城市、智慧园区辅助决策。
北京优锘科技有限公司 2021-12-24
SPV智慧园区可视化
SPV基于数字孪生的三维技术为基础,将人工智能、物联网、大数据分析等新一代信息技术进行整合,通过可视化的管理方式,实时、动态、直观的对园区内建筑设备,从宏观到微观进行全方位管理。
北京优锘科技有限公司 2021-12-24
DPV数字预案可视化
DPV将优锘数字孪生可视化技术应用于预案到日常管理,具体包括单位信息管理、地图图层管理、救援力量管理。其中三维建模、空间测量、作战部署标绘等功能,满足日常预案制作。同时系统提供强大的扩展能力,可与其他系统互联互通,实现动态感知、智能推演、消防监督等功能,大大增加了预案的实用性、有效性、直观性,提升预案管理效率。
北京优锘科技有限公司 2021-12-24
融创教学可视化大数据系统
北京大智汇领教育科技有限公司 2025-01-09
疫情可视化研究成果
当“肺炎”、“武汉”的搜索热度居高不下、当病毒从湖北逐渐扩散至全国、当不断攀升的疫情数字、成为我们每天密切关注的焦点。数据可直观反映疫情发展现状,对“科学防疫”极具研究价值,参照已有的疫情样本数据,我们迫切需要用大数据可视化的思维,去分析、思考、总结,直至战胜这场疫情。随着新型冠状病毒所引发的肺炎迅速蔓延,政府、各大企业乃至我们每一个人都加入了这场惊心动魄的阻击战。春节前后,北京大学可视化与可视分析实验室的老师和同学们,也在一直密切关注着疫情状况,希望通过专业的技能储备、以及可视化领域的科研经验,在获得公开数据的条件下,将疫情数据以多种形式呈现和传达给社会大众。根据全国各省市的每日新增确诊病例数量,北京大学可视化与可视分析实验室制作了疫情变化晴雨表,用方块代表了每个地区每日的新增确诊人数,方块的大小用于表示具体的数量,方块的颜色表示和前一天比较,是否有更多的新增确诊病例。在晴雨表中,可直接看到各地区疫情发展趋势、同一天各地区疫情变化对比,帮助用户快速识别上升或下降的地区。
北京大学 2021-04-10
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