可视化简史

可视化发展史与测量、绘画、人类现代文明的启蒙和科技的发展一脉相承。数据可视化（Data Visualization ）起源于2世纪，直到16世纪，天体和地理的测量技术得到了很大的发展，特别是出现了像三角测量这样的可以精确绘制地理位置的技术，江苏三维可视化数据。也出现了试图使用暗箱来记录日食（Reginer Gemma-Frisius，1545），数学函数表（三角函数表，1550）和部现代意义下的地图集（Abraham Ortelius,1570）。           

到17世纪才进入了系统化发展，这段时间里面出现了很多现代科学和艺术的牛人，出现了各种测量技术，的“笛卡尔”弄出来了解析几何和坐标系，费马和赌徒哲学家帕斯卡发展出了概率论（那个时候真是黄金时期，江苏三维可视化数据，也可以弄一门理论出来），英国人John Graunt开始了人口统计学研究。时间来到18世纪，这个世纪牛顿老爷子被苹果砸了，微积分，物理，化学，数学都开始蓬勃发展，统计学也开始出现了萌芽。数据的价值开始为人们重视起来，人口，商业等经验数据开始被系统的收集整理，记录下来，各种图表和图形也开始诞生。19世纪是现代图形学的开始，随着科技迅速发展，工业**从英国扩散到欧洲大陆和北美，江苏三维可视化数据。 可视化分析图表，武汉安弘智能装备有限公司。江苏三维可视化数据

基于大数据分析挖掘技术的电力设备局部放电诊断方法

1.1谱图生成通过IEC61850通信协议[6]实现电力设备局部放电信息的传输，局部放电信息主要包含放大量、放电类型、放电次数以及放电相位等，单位时间设为1s，绘制电力设备局部放电的工频周期波形图、二维谱图以及三维谱图[7]。谱图可通过下述过程形成：

（1）通过二维数组将完成处理的信号存放起来，此数组的三个列向量依次相位区间、幅值区间与次数；

（2）通过二维数组得到三维PRPS谱图，三维图中X、Y、Z三轴与数组的三个列向量依次对应；

（3）通过PRPS谱图得到PRPS谱图。1.2 电力设备局部放电特征提取在对电力设备局部放电进行诊断前，首先提取电力设备局部放电特征，主要包括以下七个特征：（1）象限的放电集中度，也就是从0°至90°相位域范围放电脉冲的比值。    

（2）和第二象限不对称度,也就是象限与第二象限间集中度的差值[8]。

（3）负半周放电次数均值。    

（4）相位区域平均值，即各个相位区间的脉冲数和相位值相乘并累计求和后与总脉冲数的比值。  

（5）正半周放电次数的峰度与偏度。     江苏三维可视化数据工业可视化工具，武汉安弘智能装备有限公司。

人工智能与场景结合将为各个垂直行业赋能

随着人工智能底层技术和能力不断升级，基于语音识别、语义理解和计算机视觉等基础应用开始与生产生活各场景结合，为各垂直行业带来许多新的智能化可能。比如在智慧家庭方面，很多电子消费硬件厂商和家电厂商纷纷推出基于人工智能的助手和家电产品，实现家庭各类设备的智能化控制和运行。在客服领域，目前应用也十分，具备语言识别处理功能的虚拟助手和客服机器人已经开始替代大部分的人工客服工作。在智慧交通和无人驾驶领域，人工智能更是不可或缺的技术。目前百度的人工智能系统apollo和应用场景就是无人驾驶，同时我们也看到阿里巴巴的ET大脑正在智慧城市、工业、汽车、金融、家居以及新零售等垂直场景布局应用落地。

运营商的人工智能应用既有内生需求也要加速外生落地

未来电信运营商的网络日趋复杂，2G/3G/4G/5G共生，多域并存，将使得网络的运营维护复杂度呈现几何级增长。在5G时代，AI也将成为原生能力，使得5G网络实现弹性、灵活和智能。同时运营商也需要打造基于内部数据、计算能力和业务场景的各类服务与应用，推动AI变现和提升业务竞争力。

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。

气象数据的全景可视化展现

WI能源气象平台用户可查询全国陆地范围内的地面气温、相对湿度、地面气压、总辐射、降水量、10米风速等天气实况。空间分辨率根据用户需求定制，可达1公里。

高时空分辨率的电力气象预报为满足电力行业特定时空分辨率的气象数据需求，恒泰实达的气象工程师团队自主研发了“基于多模式**的高分辨率电力气象预报方法”，可为电力用户提供时间分辨率15分钟、预报时长7-10天的精细化电力气象**预报产品，包含近地层风速、风向、总辐射、直接辐射、气温、相对湿度、气压、降水量等多种要素，空间范围覆盖全国陆上及近海区域。

资源数据勘测WI能源气象平台可实现对全国风能、太阳能资源的快速定点勘测。其中，陆上风资源可查看10米、100米层高，近海风资源可查看10米层高。

对于任一地点，用户可查看的指标如下：风速多年统计（平均值、标准差）风速分布（Weibull A、Weibull k）风向多年统计（玫瑰图、盛行风向）风速月变化风速日变化总辐射多年统计（平均值、标准差）总辐射月变化（月、小月）总辐射日变化同时，该模块支持用户自定义区域查询和2个地点间的对比查询。此外，用户还可查询地面气温、地面湿度和地面气压等参数的时空统计信息。

可视化展示，武汉安弘智能装备有限公司。江苏三维可视化数据

智慧工业可视化软件，武汉安弘智能装备有限公司。江苏三维可视化数据

人工智能在电信领域的应用及运营商布局建议

016年谷歌的AlphaGo与李世石的围棋对决举世瞩目，将人工智能（AI）再次推到技术变革的前沿。

从时间脉络看，截至目前人工智能发展可以大致划分为三个阶段：

第一阶段从1950年开始，英国的“计算机之父”图灵，提出了一种用于判断机器是否具有智能的测试方法，即图灵试验，标志着人工智能的诞生。

第二阶段是从1980年到1993年，采用XCON的“**系统”出现（具有完整专业知识和经验的计算机智能系统），人工智能开始步入产业化阶段。

第三阶段是二十世纪九十年代以来，随着互联网积累的大数据、计算机硬件性能的指数级增长，算法的升级使得人工智能迎来新一轮的爆发。根据Gartner发布的2018年度新技术成熟度曲线显示，人工智能已经无处不在。

随着算法、算力和数据的升级，人工智能正在取得突破性的进展。目前人工智能在机器视觉、指纹识别、人脸识别、**系统、自动规划、智能搜索、智能控制、机器人学等领域已经得到了的应用。人工智能与应用场景的结合将给智能制造、智慧城市、智能医疗、智慧家庭、智能金融等领域带来巨大的变革和颠覆，当然也包括电信运营业。

江苏三维可视化数据