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混合现实环境中 2D 和 3D 之间数据可视化转换的设计空间
在计算机图形学出现之前，抽象数据大多以 2D 形式表示，用于报告、书籍或海报的发布。同时，3D 表示仅限于空间数据的物理构造，如地理地球仪、化学、医学或建筑模型。具有合理图形能力的第一波台式计算机导致投射到 2D 屏幕上的 3D 数据表示激增。这可以说导致了 3D 图形的过度使用——例如 Tufte 和其他人非常讨厌的经典免费 3D 图表——早期对 2D 屏幕上 3D 可视化的研究证明了它们的局限性。此后，这导致信息可视化研究界在很长一段时间内围绕 2D 表示巩固信息可视化设计空间，以最佳方式安排 2D 屏幕。近年来，随着混合现实 (MR) 技术的兴起，我们需要重新考虑一些关于数据可视化“自然栖息地”的假设。混合现实 (MR) 耳机，例如 Microsoft HoloLens 2，终于实现了无线、强大的空间跟踪和具有合理视野的高分辨率立体渲染。这些耳机现在还可以了解其环境，映射房间中的表面并跟踪其用户的手势。我们可以渲染在环境中任何表面上明显投射的 2D 类图形，渲染从所述表面明显突出的 2.5D 类图形，或将它们悬浮在我们周围的 3D 空间中 - 所有这些都同样轻松且保真（图 2）。这项新功能为我们提供了沉浸式环境中数据可视化的新设计选择和可能性——也称为沉浸式分析 [ 10 , 41 ]。当然，我们应该继续以最佳方式可视化数据，无论是在 2D 表面还是在 3D 空间中。然而，借助 MR 提供的灵活性，我们可以考虑任何给定的可视化如何在两个环境（表面或空间）之间自由移动，以满足用户的需求。想象一下，只需用手抓住并拉动显示器中的 2D 可视化，即可将一些数据编码到第三空间维度（图 1a），从而将 2D 可视化暂时从显示器中挤出到 3D 中，或者从平板电脑中挤出可视化并将其悬浮在您面前的空间中（图 1b）。这些可视化还可以放置在任意表面上，模仿大型墙壁大小的 2D 显示屏，同时保留 3D 的灵活性（图 1c）。与此相反，我们还可以将 3D 可视化平面化为表面上的 2D，例如通过应用投影或创建横截面视图。在沉浸式环境中支持表面和空间之间的这些转换已被确定为沉浸式分析的重大挑战之一 [17]。虽然最近的工作（第 2 节）已经展示了涉及使用 2D 表面和显示器与 MR 结合进行数据可视化的应用，但我们特别关注可视化
澳大利亚核能发电调查
A. 特斯拉总体规划第三部分 2023 年初，特斯拉提出了总体规划第三部分——通过终端使用电气化和可持续电力生产与储存，为世界实现可持续能源经济提出的一条途径。 完整的论文概述了假设、来源和计算，可以在这里找到：www.tesla.com/ns videos/Tesla-Master-Plan-Part-3.pdf 建模基于美国能源经济，使用美国能源信息署 (EIA) 提供的 2019-2022c 年高保真数据，并根据国际能源署能源平衡表 1，使用基于 2019 年美国和世界之间的能源消耗标量的 6 倍缩放系数对结果进行缩放，以估计全球经济所需的行动。 由于可以获得高保真每小时数据，因此对美国进行了此项分析，但我们打算将其复制到其他地区。与本调查相关的是，特斯拉总体规划考虑了所有可用的技术，即：陆上和海上风能、太阳能、核能和水力发电作为可持续的电力来源，并认为现有的生物质是可持续的，尽管随着时间的推移，它可能会逐渐被淘汰。此外，除了合成燃料发电所需的直接空气捕获外，该计划没有解决过去一个世纪化石燃料燃烧排放的二氧化碳的封存问题；指出未来任何此类技术的实施都可能增加全球能源需求。该模型基于资源特定的成本和性能属性以及最小化能源平准化成本的全球目标来构建发电和存储。该模型还假设区域间输电能力增加。值得注意的是，正如许多其他研究证实的那样，为了提供可靠的全年电力，部署过剩的太阳能和风能发电能力在经济上是最优的，这会导致弃电。当 (1) 太阳能和/或风能发电量高于某个地区的电力需求、(2) 存储已满以及 (3) 没有可用的输电能力将过剩发电量输送到其他地区时，就会发生弃电。在建设过剩的可再生能源发电能力、建设电网存储或扩大输电能力之间存在经济权衡。随着电网存储技术的成熟，这种权衡可能会发生变化，但根据建模假设，最佳发电和存储组合导致 32% 的削减。可持续能源经济将拥有大量廉价能源供消费者在过剩时期使用，这将影响能源的使用方式和时间。下图 1 描绘了秋季样本中的每小时调度，显示了每种发电和存储资源在平衡供需方面的作用，以及在太阳能充足的中午经济削减的集中程度。我们向委员会强调了调度图底部的条形图，该条形图显示了核电站的持续但较小的贡献。图 1：每小时发电调度模型 - 核电站作为较小的基载贡献