智慧运营如何发挥真正作用

杭州智慧景区完善——全方位提升游客体验

&nbsp&nbsp近年来，龙门古镇景区聚焦治安防控、交通管理、消防安全、游客服务体验等核心问题，本着“以游客服务为中心，以安全为根本特色”的理念，着力打造“一张图、一个端、一后台”可视化管理，建设一体化智能化集成治理服务系统“旅游大脑”，促进景区管理模式迭代升级，打造智慧景区。便捷入园——智慧赋能、提质增效&nbsp &nbsp &nbsp 通过微信搜索“杭州龙门古镇”，游客可自行选择出游时间，

EasyV数字孪生可视化｜2022品牌官网设计复盘

本次给大家带来2022年度EasyV品牌官网设计复盘总结，其中包含了EasyV在线可视化平台的部分内容改版、新增业务介绍和品牌升级，整体设计风格多采用毛玻璃和新拟态来表达易知微的品牌调性，另外还增加了互动特效。本文把设计的整体思路和理解分享给大家，内容有些多，希望大家耐心看完～记得点赞收藏哦作品来自于易知微体验设计中心EXD团队设计师点击进入官网，领取7天免费试用时长

数字孪生，路在何方？（一）

人类认知社会的动力，源于对不确定性的恐惧。而不确定性的存在主要源于在信息约束条件下，人们有限的认知能力。从远古到现代，人类一直在努力提高认识世界的水平，以观察世界、理解规律、指导实践、理解过去、阐明现在、预测未来，逐渐形成了化解对不确定性恐惧的三部曲：是对客观世界理解、预测、控制。交通行业对数字孪生应用的本质也就在于以数据的自动流动化解复杂交通体系下的不确定性，通过孪生方式实现对复杂交通运行管理体

带你深入数字孪生世界

01数字孪生水利的一些背景数字孪生是以数据、模型为主要元素构建的基于模型的系统工程。数字孪生其实大家多多少少都知道一些，简单说就是物理世界到数字世界（孪生世界）；比如我们在电脑里能看到一个和现实“长的一样”的城。数字孪生在水利行业应用中，建立防汛减灾、水资源管理与调度、水资源保护、水土保持和流域规划等业务机理模型，逐步建立各水利工程实体的几何外观孪生、全生命周期孪生及多尺度孪生，为实现数字化场景、

自定义物体运动路径

一、预览效果二、实现逻辑在「自定义路径」组件中，通过上传SVG文件或写入&ltpath&gt标签路径，实现自定义物体运动路径的效果。三、操作步骤第一步，添加「自定义路径」组件。右上角搜索，输入自定义路径，添加组件。第二步，替换路径。路径形式分为两种：文件形式：上传svg格式的文件路径上传：写入SVG&ltpath&gt标签写法绘制路径a.文件上传：在右侧的运动路径中上传已有的svg文件，此处上传的

一文解读：数字孪生技术发展分析

数字孪生技术发展历程是新一代信息技术不断集成融合的过程。回顾数字孪生技术发展历程，大致可以分四个阶段，数字孪生萌芽期，以模型仿真驱动为特征；数字孪生概念期，以模型与感知控制驱动为特征；数字孪生推广期，以模型、感知、空间位置等多技术融合驱动为特征；数字孪生壮大期，以模型、位置、感知、交互、AI等技术全面融合驱动为特征。可以看出，每个阶段均呈现出，更多技术的一次集成与融合，并形成一种综合性更强的技术。

在智慧供水建设中，数字孪生技术起到什么作用

数字孪生是将工业产品、制造系统、城市等复杂物理系统的结构、状态、行为、功能和性能映射到数字化的虚拟世界，通过实时传感、连接映射、精确分析和沉浸交互来刻画、预测和控制物理系统，实现复杂系统虚实融合，使系统全要素、全过程、全价值链达到最大限度的闭环优化。数字孪生技术的智慧供水系统是智慧水务建设的新目标与新高度，能够实现城市内部原水供水以及污水处理中水务流程的可视化和可控化管理，并在应用过程中深入挖掘数

数字孪生本质及落地

毋庸置疑，数字孪生是当今智能制造领域最热的话题之一，Gartner自2016年连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势。近期埃森哲对全球6,200多位业务和信息技术高层管理者进行了调查，其中包括250名中国企业高管，有88\%中国高管预计所在企业未来三年内将加大数字孪生领域的投资力度。数字孪生已经成为众多企业数字化转型的重要抓手。但在这个过程中，有些企业过于追求外在“形似”，甚至做成了3D动画的

「海蓝色」海关可视化监管平台，助力海关体系实现规范化程序管理

海关监管是国家对进出境货物、旅客和邮件进行检查和控制的重要机构，其职责是保障国家的安全和经济利益。海关监管的核心目标是防止非法进出境活动，包括走私、偷逃税款等行为。海关监管通过检查和核实货物的品质、数量和价值，确保货物符合相关法律法规的限制和规定。此外，海关监管还负责保护国家的知识产权、环境和文化遗产，防范和打击侵权和盗版行为。海关监管在国际贸易中的地位举足轻重，有效地维护了公平、有序、安全的国际

智能矿山迎来数据革命

人工智能正在成为推动下一轮产业革命的新引擎，而大模型是人工智能的新引擎。大模型是指具有非常大的参数数量的人工神经网络模型，通常在千亿级别或以上&nbsp。大模型可以在海量通用数据上预训练以具备多种基础能力，然后通过微调适应不同的下游任务，实现场景化应用的快速迁移和泛化。大模型的典型特征有：1.涌现性：大模型可以有效集成多个人工智能核心研究领域的多项技术，实现融合式涌现。2.扩展性：大模型可以有效支