27、数据可视化黄金时代:现状、成因与影响

数据可视化黄金时代:现状、成因与影响

数据可视化的新兴趋势与技术

数据可视化领域正不断涌现新的趋势和技术,为我们呈现数据的方式带来了巨大变革。

混合现实(MR)技术展现出了巨大潜力。想象一下,当你拿起一盒麦片时,通过MR设备就能看到其营养信息;若拿起两种产品,还能看到配对条形图,快速比较它们的营养价值和成本。在建筑领域,MR也发挥着重要作用。例如,砌砖工人佩戴微软HoloLens(全球首款商用头戴式MR显示器),显示器会将当前砖块层与下一块砖应放置位置的图表叠加显示,该图表直接从CAD模型生成,减少了砌砖工人查阅建筑图纸的需求,即使是新手也能快速准确地建造出以前只有最熟练工匠才能完成的复杂有机形状。

除了MR,还有其他一些新兴趋势值得关注:
- 数据素养提升 :随着数据量的爆炸式增长,提高数据素养变得至关重要。越来越多的人开始意识到理解和解读数据的重要性,相关的研究和实践也在不断推进。
- 个人数据分析兴起 :人们对自身数据的关注度不断提高,开始收集和探索个人数据,如健康数据、运动数据等。这催生了个人可视化和个人视觉分析的发展,让人们能够更好地了解自己的生活和健康状况。
- 发展中国家数据可视化应用增加 :随着智能手机的普及,发展中国家的数据可视化应用也在逐渐增多。更多的人开始使用数据可视化工具来解决实际问题,这为数据可视化的发展带来了新的机遇。

同时,技术的发展也带来了一些挑战和限制。例如,AI虽然在数据可视化中有着广泛的应用,但也存在局限性,如机器学习中的偏差和公平性问题,以及ChatGPT等工具可能出现的“幻觉”

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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