材质与灯光技巧分享(材质)
三维可视化3D模型51 数字孪生AI3d unity 数字孪生图表组件选用指南:五分钟,组件选型不迷路
本文将介绍EasyV图表组件间的形态差异以及功能划分,以辅助不同需求场景下的图表组件选型。一个合理正确图表可以呈现数据的整体形态(如形态、趋势、对比等),让数据更加直观、突出重点。安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的一份图表类型选择指南 ⬇️场景分类考虑到日常的数据分析场景以及图表设计经验,参考了上图的部分内容对其重新总结,整合成以下一些维度。图表类型选择指南 EasyV ver. E
3d渲染孪生平台51 数字孪生AIAIGCBIM如何加快推进测绘地理信息事业转型升级?请看各地做法
当前,既是我国经济增速换挡之时,亦是转型“窗口”打开之际。围绕高质量发展这一首要任务,测绘地理信息转型升级亟须提速。“加快推进测绘地理信息事业转型升级,是新征程上自然资源工作的重要任务,是更好支撑高质量发展的重要举措。”5月15日,自然资源部召开全国测绘地理信息工作会议,明确提出测绘地理信息事业发展的方向、目标和任务,要求各级自然资源主管部门加强组织领导,深入调查研究,坚持守正创新,努力破解难题,
地理信息3D三维AI三维城市Blender地理高度图快速颜色替换
一、高度地形置换网上有很多教程,这边不多做赘述,这次主要分享如何快速从黑白高度图,变成有色彩风格化的高度地形图。网络上的教程:https://www.shuzixs.com/#/experience/detail/401地理数据网站:https://www.gscloud.cn/search参考样式:https://www.vizart.io/cartography-collection二、风格处
51 数字孪生AI3d unity 数字孪生3D3D可视化工信部发布数字孪生工厂等典型场景参考指引
2023年8月1日,为贯彻落实《“十四五”智能制造发展规划》,工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局联合开展2023年度智能制造试点示范行动。其中,《智能制造典型场景参考指引》如下:智能制造典型场景参考指引 智能制造场景是智能工厂的核心组成部分,是指面向制造过程各个环节,通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合,部署高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能
数字孪生智能制造3D可视化AI现代大型通用仿真软件的设计与构架
大型通用仿真软件是一种综合性的信息产品,融合了软件工程、计算数学、工程学、物理学、以及产品设计等多学科内容,开发难度大、研发周期长。一款成功的通用仿真软件,与良好的设计定位和构架开发密不可分。随着科技的发展,我们发现现代仿真软件和10年前的产品已经有了很大的不同。计算结果的精确性与稳定性,友好的人机交互界面,已经不再是开发者的重心,因为这些需求已经极大的解决了。由于AR/VR、云计算、人工智能等新
数字孪生仿真软件三维AI交互配置博物馆数字化与智慧博物馆
来自国际博物馆协会报告显示,新冠疫情危机加快了古老文博拥抱前沿科技的速度,2020年采用线上展示藏品、展览和直播的博物馆增加了15\%以上,文博由此成为数字化浪潮的领航者。进入2023年,随着国内疫情防控政策变化发展,国内旅游行业由线上回归线下,博物馆行业亦是如此。但在经历三年数字化变革后,数字技术和博物馆正产生着前所未有的联系,许多的博物馆也将提升数字化服务水平、加快数字化建设列为重要的、战略性
数字人AI虚拟ARVR3D模型
很多朋友会提问:你们EasyV支持上传自定义模型吗?在那里上传啊?你们支持三维展示吗?你们的Easytwin是怎么和EasyV结合到一起的?今天的文章会为您一一列举我们支持自定义上传的组建一、3D园区如果您有智慧园区的场景,不知道如何上传自己的模型、不知是否有其他的上传规定,不妨看一下接下来的内容3D园区是地图组件的一种,支持自定义园区模型,上传自定义建筑模型,看一下我们的效果图。我们的3D园区组
3d渲染孪生平台51 数字孪生AIAIGCBIM不懂代码的我,花30min就搭建出了一套酷炫级的驾驶舱
大量研究结果表明,人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多。近几年,数据可视化在企业中越发“流行”,将数字以可视化的形式展示,不仅清晰明了的展现企业真正的实力,也能让管理者快速了解细节,做出决策。既然如此,一个好用的工具就变得十分重要。有的管理者说,我们有开发人员啊,可以自己写代码开发。但痛点在于,又希望完成的进度快,又要好看,很难两全。所以,既然已有一个能直接上手的平台,何
3d渲染孪生平台51 数字孪生AIAIGCBIM如何让你的可视化大屏更加精准有力:揭秘数据调研的重要性
本篇将从设计师的视角,为大家继续填补上一篇文章的🕳,分享一些关于数据调研的心得,帮助大家在设计大屏的途中少走一点弯路,雷区退退退!如果想要了解需求调研,可以戳👇查看从理论来看,将可视化中的图表看作是盘子,将图表中包含的数据比作是菜。在设计可视化大屏之前如果不做数据调研,就宛如上菜前不知道菜的分量、形式,就随意找了个不对等的盘子来装,最后的结果可想而知......这不仅会造成:凭空想象、无中生有的设
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