目前市场上的可视化五花八门，各有奇招，展示效果也层出不穷。恒泰可视化是以CS架构为基础，用成熟的产品采用二三维结合的方式，无缝对接各类海量实时数据，产品零编程设计，应用更加便捷。从展示界面方面:在一个或多个视图中显示数据指标信息，使用户一眼能够得到想看的信息点，这背后必然与可视化工具和设计思路密不可分，历经十年可视化产品从V1.0到V3.0，2017年数智云图V5.0可视化升级版产品诞生，其特点是界面设计清晰、简洁，使用入门门槛低，零代码开发，北京智慧工业可视化数据，一端实施多端发布，可定制性强，北京智慧工业可视化数据，能在短时间内快的适应用户的需求变化和个性化要求。数据展示方面:包含控件样式多达百种，针对各类数据有足够丰富的控件库支撑，多形态的控件样式满足各种业务场景的需求，北京智慧工业可视化数据，举例部分控件库如下: 3维可视化信息平台，武汉安弘智能装备有限公司。北京智慧工业可视化数据
在可视化设计中颜色是很重要的元素，是比较好的美学表现特征，因为它可以吸引注意力。颜色结合数据、设计、排版布局，可以做出非常出色的可视化效果。常见的颜色格式有RGB格式、CMYK格式、HSL格式、HEX格式，可视化系统软件一般使用RGB格式。RGB颜色格式由红（red）、绿（green）、蓝（blue）三原色构成，是一种显示器颜色标准，我们日常使用的电子设备屏幕多为这种格式颜色。
在专业图形软件中，颜色具备非常丰富的设计功能，但学习和使用难度较高。而在一些可视化设计软件中，对颜色的使用做了更高级的封装，一般称之为颜色画刷。颜色画刷不仅使用简单，且提供了更多高级的使用功能。例如下图的渐变色画刷、图片画刷。
线性渐变线性渐变是一种直线方向渐变颜色，由一组单色的颜色点+渐变轴组成。
径向渐变
和线性渐变类似都是一种渐变颜色，不同的是渐变方向算法不同。线性渐变的渐变轴是一条直线，而径向渐变颜色的渐变轴是一个圆圈，它的颜色从原点开始向外“辐射”。
图片画刷图片画刷的使用比较简单，直接用图片代替颜色对文字背景、图形颜色进行填充，可以实现多种艺术效果，所有支持设置颜色的地方都支持用图片来作为画刷。
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纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现，全球**的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势**地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。
数据可视化的效果评价
我们在讨论什么是好的可视化的时候，总是试图找到技术良方，不如换一个角度，我们更多的从目标导向上来看，从对数据可视化目标维度的倾向性分析上得到达成实际目的途径或者思考：
从下图中可见到，数据可视化的目标维度是四个：信息、故事、功能、视觉形式。
们的需求分析人员，甚至客户的专业技术人员很多从技术角度上考虑的很多很全，结果要么没意思，要么意义缺失，换成领导的话说就是高度不够：）
还有一类技术能力或者业务能力不明确的，视觉构想上很好，往往结果是够花哨却没什么指向作用，成了没有灵魂的皮囊。
基于以上的分析，我们就能理解有一种现象：以视觉形式作为可视化单一评价标准。由于很多项目上马后发现专业数据层面上并不完备，有些部门或者管理领域里业务功能单一，梳理能力又不够，这样一来，评价体系里的四个目标维度中，数据、功能、故事三项都先天不足，很容易造成过分的倚重视觉效果，出现了将作为视觉形式成为好坏的评价标准，甚至有一些空洞、乏味，不知所以然的可视化“炫酷”作品仍旧得到很多人追捧的误区认知。
部署和各级监管部门要求，坚定信心、同舟共济，不畏风雨、砥砺前行，以更加质量的服务为打赢**防控的人民、总体战、阻击战贡献企业自身的力量。为了响应的号召，企业需要统计所有员工在疫期的出行轨迹和健康状态，并对特定员工做出登记，进而上报给区，由区通知员工所在社区进行密切监视，必要时进行隔离。企业需要一个“员工画像”的系统，这正是可视化的用武之地。《恒实科技抗击**大数据报告》正是基于公司已有产品数智云图VBI5.0（以下简称VBI）快速实施的一个疫期复工统计分析系统（以下简称《**系统》），在手机端展示全员健康统计数据，充分利用了VBI的数据接入能力、快速实施能力、多端发布能力、丰富的展现能力。对每日健康填报数据实现自动统计结果，自动更新VBI画面数据，自动推送通过手机可随时预览画面。《**系统》对公司在复工复产上的计划安排和防疫物资的分配具有重大意义。
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随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多企业进行了布局。
从定量的角度，至2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算，人工智能带来影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。在金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，通过人工智能技术在研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。 北京智慧工业可视化数据
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