XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可视化
可视化元数据：专题地图的设计原则
数据可用性。在一系列按卫生服务区域划分的疾病特定死亡率的分级统计图中，他们通过双阴影线表示“稀疏数据”。这包括“平行的白色和黑色阴影线，[这]允许在浅色和深色上看到阴影线。” 分级统计图颜色足够清晰，阴影线足够窄，以至于人们可以轻松感知两个层（数据和元数据）。在选择阴影技术之前，在制作此地图集时考虑了许多方法，包括灰度、纹理、点和点符号（如星号）（MacEachren 和 Brewer，1995 年）。阴影线可以有效地指示存在质量问题（例如稀疏数据），但对于更复杂的问题来说不太实用，因为使用多种宽度或颜色的阴影会使主地图混乱。
制造业中的数字孪生数据可视化...
在当今的商业环境中，产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展，需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配，需要产品分析方法。事实上，大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而，不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法，从现有产品的功能和物理架构的角度对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列，以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于基准流链，分析产品的物理结构。识别功能子组件，并执行功能分析。此外，输出的是混合功能和物理架构图 (HyFPAG)，它通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持来描述产品系列之间的相似性。以指甲刀为例来解释所提出的方法。工业案例
国家层面主动可视化网络安全
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遥感图像三维可视化在...中的应用
戴小爱，杨武年 国土资源信息技术部级重点实验室，成都大学遥感与地理信息系统研究所理工学院 成都 610059，四川，中国 daixiaoa@cdut.cn 摘要 —本文选取多源多尺度数据，通过数字化处理和高精度DEM建模，实现遥感影像的三维可视化。数字高程模型（DEM）反映地形因素，地表纹理图像覆盖真实情况。在ERDAS软件支持下，通过融合影像数据与DEM透视面，叠加多种人文、自然等特征信息的空间数据，建立虚拟三维飞行模型。以腾冲机场为例，提取空间信息，分析越障障碍，使复杂抽象的数据可视化。从而对机场建设预算进行准确评估。
小型涡流实时可视化回顾
使用固态霍尔传感器阵列对小口径管道系统中的涡流进行实时可视化的回顾 J. Lee、C. S. Angani、J. Kim、M. Le，朝鲜大学，韩国 Hwa Sik Do，韩国电力公司，韩国 摘要 小口径管道系统是核电站 (NPP) 热交换器的重要组成部分，例如蒸汽发生器 (SG)，其中的压力和温度非常高。这些条件会促使裂纹的产生和快速扩展，从而降低管道质量并威胁系统的完整性。几十年来，人们开发和改进了不同的 NDE 系统和探头，以应用于 SG 评估，例如用于实时检查裂纹的线轴探头、电动旋转饼线圈、X 探头和磁性摄像机。磁相机由固态磁场传感器阵列组成。根据传感器阵列的排列方式，开发了不同类型的传感器阵列，并对其进行了分类，以用于不同的应用，例如线性集成霍尔传感器阵列 (LIHaS)、区域型集成霍尔传感器阵列 (AIHaS)、线轴型集成霍尔传感器阵列 (BIHaS) 和圆柱型集成霍尔传感器阵列 (CIHaS)。本研究回顾了用于评估 SG 缺陷的线轴型磁相机的开发。使用霍尔传感器阵列可以提供具有高空间分辨率的大面积检查。传感器的高空间分辨率优势使得裂纹评估变得简单可靠。所提出的磁传感器阵列用于检测小口径管道的内径 (ID)、外径 (OD) 和周向应力腐蚀裂纹。准备了两种样品，铜和钛合金，以验证磁相机的有效性。成功检测到由于应力腐蚀裂纹引起的扭曲磁场图像并估计了裂纹体积。结果表明，该技术可以成为核电站中 SG 的无损检测的潜在工具。简介 管道结构在大型工业结构中起着关键作用，例如发电厂、石化厂、石油炼油厂和天然气加工厂 [1]。例如，用作核电站热交换器的小口径管道系统。SG 是核电站最关键的部件，它们在高温和高压等极其恶劣的条件下运行，这些条件往往会加速流动腐蚀 (FAC)、应力腐蚀开裂 (SCC) [2]。小由此可能引发裂纹，并可能导致灾难性故障或工厂紧急停机。因此，为了确定结构的可靠性和经济可行性，NDT 是检测和评估结构损坏程度的有效技术。因此，快速准确地检查管道中的裂纹或缺陷对于防止故障非常必要。SG 通常采用奥氏体镍铬基高温合金和非铁磁性钛合金制造。通常，核电站安装 2 至 4 套 SG 管，每套由 3,000 至 16,000 根管组成，SG 直径约为 20 毫米，长度约为 21 米 [3, 4]。几十年来，涡流检测 (ECT) 已可靠地应用于无损检测领域，线轴探头已成为 SG 和热交换器管道常规检查的行业标准 [5, 6]。线轴探头非常可靠，可用于量化体积缺陷，例如微动磨损和点蚀，相反，它们不适合检测周向裂纹 [7]。此外，ECT 需要很高的检查技能来分析和评估数据 [8, 9]。
NFL传递路线的定量分析和可视化
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QGIS-数据管理-分析-和可视化使用...
课程信息 课程名称：使用量子地理信息系统 (QGIS) 进行数据分析和可视化 课时总数：28 小时（课堂=18，练习=10） 语言：英语 培训类型：实践动手培训和案例研究 评估：两项强制性评估 简介 QGIS 软件可以创建、管理、分析和映射所有类型的数据。它将数据连接到地图，将位置数据与所有类型的描述性信息集成在一起。QGIS 允许通过地图创建将所有这些不同类型的信息（无论其来源或原始格式如何）叠加在一张地图上。QGIS 使用位置作为关键索引变量来关联这些看似不相关的数据，其视觉效果令人惊叹。 QGIS 技术可帮助项目经理和不同的专业人员（例如 M&E、统计员、工程师）识别问题、监控变化、管理和应对事件、进行预测、设定优先事项并了解趋势。在培训结束时，参与者将获得使用 QGIS 软件的知识和动手技能，作为一种支持技术，使用动态地图管理、分析和可视化数据。本课程将提供对 GIS 概念的透彻理解，如何收集数据并将其导入 GIS，以及如何使用 QGIS 进行可视化。谁应该参加？本次培训非常适合统计学家、经济学家、工程师（测量和环境）、官员、经理和来自发展组织、基金会、政府和非政府组织的研究人员以及学生等专业人士。它适合希望广泛接触使用技术来增强决策、项目和计划规划、管理、监测、评估和学习的人。不需要事先了解 GIS。学习目标
在交互式模拟中可视化量子力学
摘要。Quantum Flytrap 的 Virtual Lab 是一个无代码的光学桌在线实验室，以交互和直观的方式呈现量子现象。它支持最多三个纠缠光子的实时模拟。用户可以使用拖放式图形界面放置典型的光学元件（例如分束器、偏振器、法拉第旋转器和探测器）。Virtual Lab 以两种模式运行。沙盒模式允许用户组合任意设置。Quantum Game 是 Virtual Lab 功能的入门，适合没有接触过量子力学的用户。我们介绍了纠缠态和纠缠度量的可视化表示。它包括 ket 符号的交互式可视化和量子算子的热图式可视化。这些量子可视化可以应用于任何离散量子系统，包括具有量子位和自旋链的量子电路。这些工具以开源 TypeScript 包的形式提供 - Quantum Tensors 和 BraKetVue。虚拟实验室可以探索量子物理的本质（状态演化、纠缠和测量）、模拟量子计算（例如 Deutsch-Jozsa 算法）、使用量子密码术（例如 Ekert 协议）、探索违反直觉的量子现象（例如量子隐形传态和违反贝尔不等式），以及重现历史实验（例如迈克尔逊-莫雷干涉仪）。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全注明原始出版物的出处，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.61.8.081808]
可视化工具对业务绩效的影响
1 Adobe Inc，SR网络开发工程师。电子邮件：siddharth.konkimalla@gmail.com 2 Tata Consultancy Services，高级解决方案建筑师。电子邮件：gagankpatra@outlook.com 3 Mitaja Corportaion，高级解决方案建筑师。电子邮件：chandrababu.kuraku@gmail.com 4 CVS Pharmacy Inc.，Sr。Oracle数据库管理员。电子邮件：janardhanasunkara9@gmail.com 5 Pharmavite LLC，高级数据库管理员。电子邮件：sanjaybauskar@gmail.com 6 Microsoft，支持升级工程师。电子邮件：chandrakanthmadhavaram@gmail.com 7 Adobe Inc，软件工程师。电子邮件：kiran.polimetla@gmail.com *通讯作者：Siddharth Konkimalla，Adobe Inc，SR网络开发工程师。引用：Siddharth K，Patra GK，Chandrababu K，Janardhana Rao S，Sanjay Ramdas B等。（2023）数据驱动的管理：可视化工具对业务绩效的影响。J时代Edu Theo Artific Intel：Jcetai-101。收到的日期：2023年10月10日；接受日期：2023年10月18日；发布日期：2023年10月23日
使用 Python 进行数据可视化
目标大数据作为一个行业正在以惊人的速度增长，每天产生近 2.3 万亿 GB 的数据，数据总量每隔几年就会翻一番。因此，理解所有这些数据并利用它们改变我们的生活和互动方式的能力必将成为商业的重要组成部分。今年大数据市场规模预计将增长 73 亿美元，预计未来几个月将飙升至 400 亿美元大关，这就是为什么需要新一代训练有素的数据专家和分析师来引领潮流并建立更好的数据治理以赢得消费者。本次研讨会的目的是向学生介绍数据可视化的概念，并通过从探索性数据分析到 Covid-19 数据可视化分析的实际示例向他们传授基础知识。