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在 3D 城市数字孪生中可视化市政数据
数字孪生是一种概率模拟，它使用物理、数学、模拟和其他模型来获得真实对象的精确表示。数字孪生的概念已经应用于许多不同的领域，包括航空航天工程、制造业和医疗保健。这种最先进的可视化方法尚未应用于市政数据领域。在本文中，我们提出了一种 3D 城市数字孪生的新颖应用，以帮助用户了解、探索和分析有关房地产欺诈的市政数据。我们旨在展示这种 3D 城市数字孪生在应用于上述分析市政数据的差距时的优势和局限性。本研究的目标是创建这样的数字孪生，并与具有类似功能的 2D 可视化进行比较，验证用户的体验。
在高效的 2D 中可视化界面能量偏移和缺陷...
目前，由于钝化方法不完善，载流子复合限制了钙钛矿太阳能电池 (PSC) 的全部潜力。本文量化了由于界面能量偏移和缺陷导致的复合损失机制。结果表明，有利的能量偏移可以减少少数载流子并比化学钝化更有效地抑制界面复合损失。为了获得高效率的 PSC，2D 钙钛矿是有希望的候选材料，它具有强大的场效应，并且只需要在界面处进行适度的化学钝化。 2D/3D 异质结 PSC 的增强钝化和载流子提取功能使其小尺寸器件的功率转换效率提高到 25.32%（经认证为 25.04%），大面积模块（指定面积为 29.0 cm 2）的功率转换效率提高到 21.48%。2D/3D 异质结还抑制了离子迁移，因此未封装的小尺寸器件在最大功率点连续运行 2000 小时后仍能保持其初始效率的 90%。
在 3D 城市数字孪生中可视化市政数据
数字孪生是一种概率模拟，它使用物理、数学、模拟和其他模型来获得真实对象的精确表示。数字孪生的概念已经应用于许多不同的领域，包括航空航天工程、制造业和医疗保健。这种最先进的可视化方法尚未应用于市政数据领域。在本文中，我们提出了一种 3D 城市数字孪生的新颖应用，以帮助用户了解、探索和分析有关房地产欺诈的市政数据。我们旨在展示这种 3D 城市数字孪生在应用于上述分析市政数据的差距时的优势和局限性。本研究的目标是创建这样的数字孪生，并与具有类似功能的 2D 可视化相比，验证用户的体验。
在 3D 城市数字孪生中可视化市政数据
数字孪生是一种概率模拟，它使用物理、数学、模拟和其他模型来获得真实对象的精确表示。数字孪生的概念已经应用于许多不同的领域，包括航空航天工程、制造业和医疗保健。这种最先进的可视化方法尚未应用于市政数据领域。在本文中，我们提出了一种 3D 城市数字孪生的新颖应用，以帮助用户了解、探索和分析有关房地产欺诈的市政数据。我们旨在展示这种 3D 城市数字孪生在应用于上述分析市政数据的差距时的优势和局限性。本研究的目标是创建这样的数字孪生，并与具有类似功能的 2D 可视化进行比较，验证用户的体验。
在 3D 城市数字孪生中可视化市政数据
数字孪生是一种概率模拟，它使用物理、数学、模拟和其他模型来获得真实对象的精确表示。数字孪生的概念已经应用于许多不同的领域，包括航空航天工程、制造业和医疗保健。这种最先进的可视化方法尚未应用于市政数据领域。在本文中，我们提出了一种 3D 城市数字孪生的新颖应用，以帮助用户了解、探索和分析有关房地产欺诈的市政数据。我们旨在展示这种 3D 城市数字孪生在应用于上述分析市政数据的差距时的优势和局限性。本研究的目标是创建这样的数字孪生，并与具有类似功能的 2D 可视化进行比较，验证用户的体验。
在 3D 城市数字孪生中可视化市政数据
数字孪生是一种概率模拟，它使用物理、数学、模拟和其他模型来获得真实对象的精确表示。数字孪生的概念已经应用于许多不同的领域，包括航空航天工程、制造业和医疗保健。这种最先进的可视化方法尚未应用于市政数据领域。在本文中，我们提出了一种 3D 城市数字孪生的新颖应用，以帮助用户了解、探索和分析有关房地产欺诈的市政数据。我们旨在展示这种 3D 城市数字孪生在应用于上述分析市政数据的差距时的优势和局限性。本研究的目标是创建这样的数字孪生，并与具有类似功能的 2D 可视化进行比较，验证用户的体验。
在 3D 城市数字孪生中可视化市政数据
数字孪生是一种概率模拟，它使用物理、数学、模拟和其他模型来获得真实对象的精确表示。数字孪生的概念已经应用于许多不同的领域，包括航空航天工程、制造业和医疗保健。这种最先进的可视化方法尚未应用于市政数据领域。在本文中，我们提出了一种 3D 城市数字孪生的新颖应用，以帮助用户了解、探索和分析有关房地产欺诈的市政数据。我们旨在展示这种 3D 城市数字孪生在应用于上述分析市政数据的差距时的优势和局限性。本研究的目标是创建这样的数字孪生，并与具有类似功能的 2D 可视化进行比较，验证用户的体验。
课堂互动地理：课堂互动中的空间与时间可视化
这是 Taylor & Francis 在《教育技术研究杂志》上发表的一篇文章的已接受手稿，可在线获取：Shapiro, BR, & Garner, B. (2021)。课堂互动地理：课堂互动中的空间和时间可视化，《教育技术研究杂志》，DOI：https://doi.org/10.1080/15391523.2021.1927265 Taylor & Francis 的免费在线打印件可从以下网址获取：https://www.tandfonline.com/eprint/FFWMB5MSWWB7PZFJI3I2/full?target=10.1080/1539152 3.2021.1927265
可视化森林时代的类别，旋转和森林碳数据
为什么我们首先需要进行计算？美国森林服务局发布了森林碳库存数据，并使用森林库存和分析（FIA）数据对EPA温室气体库存（EPA GHG库存）进行所有分析。但是，它们很少按土地所有权类别分解碳股票或封存率。他们通常专注于国家或区域摘要，而不是所有权和分类细分。为了可视化不同森林类型的关键贡献，我们在我们自己的分析中使用了森林服务FIA数据和2020 Resources Planning Act评估（RPA评估）技术支持文件。我们如何使用FIA/RPA数据来提出我们的四个森林类别的土地总计？国际汽联计划和RPA评估都使用了林地和所谓的“林地”（我们称为“工作森林”）之间的区别。Timberland是林地的一个子集，由（1）不是收获（通过法律手段）“保留”的森林，（2）达到生产率的最低阈值（它们可以每年至少生产20立方英尺的木材）。为了进行此分析，我们只需要在国际汽联数据库中使用不太秘密的代码，这些代码告诉我们哪些所有权类别都拥有每个国际汽联图（例如联邦，州或地方政府机构或身份不明的私人所有者），无论是从收获中保留的土地，以及森林的生产力类别。使用这些代码，我们可以获取私人工作森林（和其他类别）的摘要：