以海陆空天电网六位一体为核心架构,构建全域覆盖、协同联动、智能可控的一体化体系,全面覆盖海事防御、陆战演练、空战态势、航天运载、电子对抗、网络安全六大核心领域,打破各维度信息壁垒、实现资源互通与效能聚合,打造全域协同、全域感知、全域响应的综合能力支撑体系,为各类任务开展提供全方位、多层次、立体化的保障。
集成有飞行器平台、飞行控制与导航、信息传输与处理、任务载荷,以及地面运输与保障等系统,可实现自主起降、精准巡航、智能侦察打击与实时态势反馈,兼具机动性与协同性,为作战任务提供高效、精准的智能化支撑,适配多场景实战需求。
通过全域高精度战场环境构建、新质战斗力仿真模型、智能全域推演、想定知识图谱,从而实现跨海陆空天电网多维度态势融合、作战单元协同仿真与战术方案智能优化,可精准复刻实战场景、预判作战态势、验证战术可行性,为作战决策、兵力部署及实战演练提供科学、高效的智能化支撑。
本解决方案可以满足产品3D电子说明书、IETM交互式电子技术手册。我们提供专属个性化定制服务和零代码电子手册编辑器。
本方案包含三维虚拟仿真实训课程定制开发、虚拟仿真教学课程编辑器、学练考评一站式管理系统.
集智能任务规划、战场感知遥控、多场景模拟训练与预测性运维、多源数据整合分析于一体,且适配舰艇、潜航器、海洋监测平台等各类海洋装备,覆盖近海防御、远海巡航、海事管控、装备运维等多场景。通过智能化调度、精准化感知、全周期运维与数据化决策,实现海洋装备任务高效执行、状态实时掌控、故障提前预判、寿命有效延长,为海洋作战与装备管理提供全方位、智能化支撑,提升海洋装备体系作战效能与管控精细化水平。
运用数字孪生、XR与AI技术,在统一的三维战场环境中高保真还原武器系统结构、性能及作战流程,可开展沉浸式实战化训练,规避训练风险、降低训练成本,助力参训人员提升操作与应急处置能力,为装备训练提供高效智能化支撑。
通过整合互联网、物联网、大数据、人工智能等数字化技术,构建起可视化的实时监控与预警体系。这一体系能够快速捕捉并响应物流需求的波动,推动入库、存储、包装、分拣等全流程向智能化、无人化转型,从而显著提升资源利用率与周转效率。
深度集成物联网、大数据分析与人工智能等前沿技术,支持用户随时随地直观、高效地掌握生产车间内所有设备的运行状态、加工参数及能耗数据。通过生成多维度的设备分析报表,可全方位洞察设备的工作负载、健康状况与生产能力,为决策提供有力支撑。
依托高精度模拟技术,可实时采集并展示变电站内各类设备的运行状态、电压、温度、检修等关键信息。通过可视化数据弹窗、全线路跟踪及一键查询功能,实现设备信息数据的实时反馈,帮助工程师精准掌握变电站实际运行状况,为变电站的高效管理与维护提供有力支撑。
本项目对电厂设备、运行状态和能源等方面进行全面建模、仿真,并通过煤场优化、煤炉优化、汽机运行优化,实现机组高效调控,降低能耗与污染物排放,提升运行稳定性,为燃煤电厂智能化、绿色化运行提供精准支撑。
通过智能识别纠违、船舶 AI 智能监测、智能视频监控等功能,将 AI 识别技术与智能物联网络深度融合。平台可对船舶航行、靠港、事故等场景进行智能识别,并与船舶动态数据联动,支持指定水域巡航及分级告警机制,实现对船舶的全维度监控、数据采集与智能分析,构建全天候实时监控体系,主动开展安全预警,并对事故船只快速响应与救援,助力港口调度高效协同。
随着机场业务规模持续扩张,资源承载能力与业务增长需求之间的矛盾日益凸显。以数字孪生可视化技术为核心驱动力,通过深度优化与整合全域数据资源,构建覆盖机场智慧运行、智慧管理等全场景的一体化解决方案,助力机场业务高效协同与模式创新,保障运行安全、高效、稳定,为机场高质量数字化转型提供坚实支撑。
本项目通过高度还原的仓储流水线数字孪生场景,全面展现智慧仓储的无人化、自动化与智能化水平。管理员仅需通过一台电脑,即可全方位、实时掌握整条流水线的运行状态与关键数据;系统可智能辅助管理人员快速定位问题、高效处置异常、精准检索货物,从而显著提升仓储整体运行效率与管理效能。
以物联感知技术、智能控制与数字孪生为核心,构建面向城市水资源优化、水生态保护、水环境治理及水安全提升的智慧水务体系,全面覆盖水源地取水、水厂制水、管网输水、加压送水等城市供水全链条环节。通过全流程远程监控与智能联动控制,实现生产调度的精准优化,在保障高效供水的同时,有效促进节能降耗,为城市水务管理提供智能化支撑。
污水处理智能管理系统实现了底层终端设备 “管、控、营” 一体化管控。依托数字孪生技术构建三维模拟空间,可实时呈现工艺单元、电气设备、管网等核心数据;通过智能告警判读与可视化展示,深度分析水量、水质、设备状态、能耗及污泥处理等关键指标,大幅减少人工分析流程,显著提升运营管理效率与决策精准度。
以数字孪生、物联网、大数据等技术为核心,构建起集河道监测、气象监测、农业生产管控、乡村治理于一体的可视化管理体系。平台整合了农业合作社信息、历年产量产值数据及实时环境监测数据,实现对农业生产、生态环境、乡村治理的全维度感知与智能分析,同时融合党建、扶贫、旅游等功能模块,助力乡村产业精准发展、生态有效保护、治理高效协同,为乡村振兴与农业数字化转型提供有力支撑。
是一个集多种功能于一体的综合性系统。它深度融合物联网、互联网、大数据等技术,实现对电梯、路灯、监控摄像头、环境监测设备等公共设施的智能化管理与远程监控,不仅提升了公共资源的利用效率,还为社区居民打造了一个更安全、便捷、舒适的生活环境。
本文标签:专业知识
发布于 2021/12/31
我们在进行可视化设计的过程中需要遵循的数据可视化的设计原则有哪些,UIPower专注数据可视化大屏设计17年,给大家分享一下。
原则一:目标明确
并非所有的数据都需要进行可视化。数据可视化是指借助于图形化的分析过程,以解决业务中的某个问题或发现某个问题。在脱离业务的情况下,进行可视化处理就失去了其意义。因此,在进行数据可视化之前,要弄清楚这个数据可视化的分析目的究竟是什么?计划通过数据向用户讲述什么样的故事?在可视化之后,数据又表现了什么?这份数据,对今后的工作有什么帮助?只有想清楚了以上的问题,我们才能更好的做好数据可视化。

原则二:了解你的受众
数据可视化如果不能清晰地和受众沟通,就失去了实际的应用价值。因此应该与受众的经验相适应,让他们可以轻松而迅速的查看和处理数据。 这就是第二条原则,它需要考虑到受众对数据中提出的基本原理的熟悉程度,以及他们是否理解这些可视化的主要背景,最后才能确定这些图表是否会经常使用等。
原则三:简洁和美观
如今许多企业或机构在做数据可视化时一味地追求炫酷的动态图形、绚丽的视觉效果等等,但是这种做法不一定是正确的。图表的主要作用是传递信息,追求太美只会让人们觉得华而不实。
图形的基本美感会给人带来视觉享受,图中的元素都会对人的视觉效果产生影响,所以这些图表元素经过合理的搭配后会给整个数据可视化作品加分,同时也会加深读者的记忆。
1、字体的使用和选用
字型优先使用系统默认字体,在嵌入时需要考虑字体的可识别性,与当前设计风格相结合,能否实现自由商业应用。除此之外在数据可视化设计中,使用字母容易识别并不会产生奇怪的字体。字型的选择主要包括三个方面:字体大小、字母间距、中西文间隔等,这些都是要考虑数据的可视化。
2、背景颜色的用途。
色彩是影响画面效果的重要因素之一。用不好会使读者分心。背景颜色的选择与可视显示设备有关,分为深色、浅色、彩色。若是小屏幕,背景色的选择范围就比较广,选择浅色、颜色、深色都能做出很好的设计。通常浅色背景更适合显示大量的数据信息,如图所示,因为浅色底面上的数据图形识别度较高。
而且暗色背景、彩色背景更适合绘制简单的数据,用于烘托气氛。因此在大屏设备上一般采用深色作为背景色,以减少屏幕拖尾,观众在视觉上不会感到刺眼。所以大屏幕的配色要基于黑色的背景。视觉图像的识别要保证清晰,色调和亮度变化要有间隔。
此外,黑色和暗色的背景可以减少因拼缝而引起的不适。因为较大的背景面积,使用暗底也可以降低色差对整体性能的影响;同时暗色背景可以更集中地聚焦视觉,也便于突出内容,做出一些流光、光影等的效果。
3、颜色的搭配
在这要注意颜色的饱和度和明度,要求有明显的差别,反差明显,尽量避免使用邻近色。当颜色太相似(如浅灰和浅灰)时,就很难找出其中的差别。另外也要避免强烈对比,比如红色和绿色、蓝色和黄色。
4、尽可能均匀地排列同类数据。
也就是使用同一种颜色来表示同一种数据类型,图表中使用自然递增(0、5、10、15),而不是不均等增量(0、3、5、16)平均地排列顺序。例如趋势、排名或比例。
5、图表类型多样,注重对比
6、视觉上协调一致
在这里要和大家分享的是,大屏幕需要保持整体的色彩感觉一致,配色风格一致,不同颜色之间的搭配协调。

原则四:懂得使用工具
充分运用数据可视化工具将使数据可视化工作变得更有效率。
例如,UIPower设计的数据可视化大屏,是UIPower自主开发的新一代数据可视化产品。但我们还需要注意的是,数据可视化是一种信息交换形式,它用图形方式描述密集而复杂的信息,最终视觉效果旨在简化数据,并利用数据帮助用户做出决定。
首先是准确性,数据的可视化需要考虑数据的精确性、明确性和完整性。用一种没有失真的方式显示信息,降低了用户思考的成本。
其次是实用性,它强调数据要实用,能够帮助用户通过强调探究和比较的上下文和启示来导航数据。例如比较数据、预警数据、浏览数据。
最后适应能力强,适应多种设备和场景。可视化技术可以根据设备的大小进行调整,同时预测用户对数据深度、复杂度的要求。
原则五:实事求是
数据可视化结果必须实事求是,不可规避“异常数据”。所以真实地反映商业数据,才能帮助我们发现问题,掩盖问题只会带来更大的损失。 如果数据非常庞大,就不能随意忽略自认为无关紧要的数据部分。找出核心数据指标和异常数据,重点显示核心数据指标,分析异常数据产生问题的原因。最后给出合理准确的数据分析结论。
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