数据驾驶舱模板：实现智慧决策的利器

数字化工厂建设方案：核心功能要素与关键技术

随着科学技术的不断发展，制造类企业也经历了几次变革，从实际发展来看，每一次变革都带来了制造水平的大幅提升，体现了科学技术的主导作用，研究认为制造类企业向智能化发展大致经历以下四个阶段：手工作业→自动化流水作业→数字化网络化作业→网络化智能化作业。从历史发展规律来看，随着科学技术的不断进步，制造类企业变革也是一种必然，从大的发展周期角度，研究认为当前的制造类企业发展正处于第三阶段数字化网络化作业的发

智慧园区建设的正确姿势，就是为了智能化而智能化吗？

一、智慧园区，方兴未艾当下，中国国内智慧园区建设正在快速增长，并从最初的安防、物业管理等基础运营逐步延伸至产业运营和数字化运营，取得了显著的发展。根据最近几年的数据和行业研究，智慧园区建设在中国的规模和影响力不断扩大，呈现出以下几个关键发展情况和趋势。从技术视角来看，智慧园区已经从1.0时代的单点智能，单场景智慧化，升级到了2.0时代的平台支撑，场景联动，最后发展到了当前3.0时代的全要素融合，全

数字孪生技术赋能矿山数字化转型

&nbsp当前，世界正处于百年未有之大变局，在变局和危机中，各行各业转型升级的需求十分迫切。数字化转型和智能化升级已经成为释放巨大发展动能的关键因素，也成为了各国关于未来全球发展的共识。对于采矿业来说，要走科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化道路，数字化、信息化是其发展的必然趋势。实行数字化管理，可综合考虑生产、经营、管理、环境、资源、安全和效益等各

点击轮播表格在地图上显示信息面板

📎点击轮播表格在地图上显示信息面板_2908478.screen.zip1、预览效果2、实现逻辑通过回调来实现，轮播表格组件发出回调参数，地图子组件信息面板接收参数并过滤接收到的数据。3、操作步骤首先在在看板中添加【基础平面地图】和【轮播表格】组件，在【轮播表格】数据中接入自定义数据。轮播表格数据例子如下：[ { \column1\: \西宁市\, \column2\: 87.2,

可视化图表：散点图，数据分布一目了然。

散点图是一种常用的可视化图表，可以通过散点的分布情况展示变量之间的关系和数据的分布情况。在散点图中，数据以点的形式表示，并按照不同的横纵坐标进行位置排列。通过观察点的分布情况，我们可以获得数据集的一些直观的信息。绘制散点图的步骤通常包括以下几个方面：1、收集数据：首先，需要收集要绘制的数据。这些数据可以是实验测量结果、调查数据或其他形式的统计数据。确保你有足够的数据来支持图表的准确度和有效性。2、

柱状图自动更新x轴日期数据

1、实现效果静态数据下要求基本柱状图的x轴日期数据以昨天为结束时间，每天动态更新X轴日期数据的范围。2、实现思路时间组件传递动态当下日期，基本柱状图回调接收日期值，过滤器中处理x轴数据。3、操作流程第一步，添加【时间组件】和【基本柱状图】组件。第二步，在【时间组件】-交互中添加回调，发送“当下时间信号”。第三步，在【柱状图】组件中添加过滤器接受回调。let startDate = new Date

新版3D边界地图｜助力美观、清晰的可视化展示

3D边界地图是一种在可视化领域中广泛应用的技术。通过使用该技术，可以将复杂的地理边界信息以直观而清晰的方式展现出来。这种地图形态逼真，能够模拟真实世界的各种地形，如山脉、河流和湖泊等，使得使用者能够更好地理解和分析地理环境。这种地图可以应用于多个领域。在城市规划中，3D边界地图可以帮助规划者更好地了解城市地形，从而提供更准确的规划方案。在旅游业中，这种地图可以提供虚拟旅游体验，使游客们在未出行之前

点击地图散点跳出弹窗

地图作为诸多看板中的中心元素，承载着各种不同的展示数据。许多业务场景中，都需要配置图表和地图的交互效果。本文就来介绍如何配置“点击地图散点，展示切换不同点位相对应的数据”。首先，进入工作台，搜索组件后添加【翻牌器】和【地图】组件，随后选中【地图】组件，在子组件管理中，找到【散点】进入子组件【散点】后，配置交互-回调，发出弹窗需要接收的信号（回调参数）。这里的信号指的是从【散点】中数据中提取字段，为

常用过滤器整理

基本的过滤器了解指路👉EasyV过滤器基础教程本整理文档中使用的callbackArgs为平台回调指路👉回调使用标准过滤器模板使用标准过滤器模版有助于理解与维护try{ //如果有回调的话,需要先接受回调，没有就不需要下面这一行了。 const { callback : rename = [] } = callbackArgs `//rename是重命名，=[]表示默认是一个空数组

数字孪生10个技术栈：数据建模

一、什么是数据建模在数字孪生领域，数据建模是指将现实世界中的物理系统或过程转化为数字形式的模型。这个过程包括收集、整理和分析相关的数据，然后使用数学、统计学和计算机科学等方法来构建模型。数据建模的目的是为了更好地理解和预测物理系统的行为。通过将现实世界中的数据转化为数字模型，可以更好地分析和优化系统的性能、进行故障诊断和预测、进行虚拟仿真和实验等。数据建模可以使用各种技术和方法，包括机器学习、深度