18、Power View 中的图像展示与数据地图应用

Power View 中的图像展示与数据地图应用

1. 图像在 Power View 中的应用

1.1 背景图像的作用

即使几乎完全隐藏背景,它仍可能产生影响。选择浅色背景时,字体颜色会变深;选择深色背景时,字体颜色会变浅。选择合适但不可见的背景可以改变字体颜色,使文本更易读。若在所有背景为深色的报告上应用图像,文本为白色,当应用较清晰的图像时,可能使文本难以阅读,此时调整图像透明度可使图像“变暗”,让文本可读。需注意,背景图像仅应用于当前报告。

1.2 表格中的图像

在某些情况下,在表格中使用图像而非文本是个不错的选择,能为报告增添色彩和多样性。以下是创建包含客户及其所在国家列表的表格的步骤:
1. 创建一个新的 Power View 报告。
2. 基于以下三个字段添加表格:
- ClientName
- CountryFlag
- SalePrice
3. 调整表格大小和列宽以获得最佳效果。

表格中的图像可全局调整大小,但不能单独调整。只需增加或减少包含图像的列的宽度即可调整所有图像的大小,且不会改变行高。

1.3 切片器中的图像

切片器中使用图像是一种强大的展示工具。以下是在报告中添加基于国家旗帜的切片器的步骤:
1. 选择一个报告,如示例 PVPresentation.xlsx 工作簿中的 ReadyForSlicer。
2. 将 CountryFlag 字段拖到报告画布上,会出现一个旗帜表格。
3. 点击 Power View 功能区中的“切片器”。

点击任何旗帜,报告将

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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