工业互联网的应用也广泛应用于供应链管理。通过物联网设备的应用，可以跟踪和监控原材料和产品，提高供应链的可视化和透明度。同时，通过数据分析，可以优化供应链的成本和效率。
同时，联想始终深入培育教育领域，关注教育产业发展趋势，积极探索新的教学模式。除了多擎云桌面，联想还推出了“教研1” 1”解决方案，针对教师在信息教学中缺乏获取高质量资源的渠道，集体课程准备缺乏视觉过程数据等高频痛点，通过课程准备、教学环节，同时全面减轻教师负担，也为教师和学生提供生动、个性化、流畅的课堂体验。
抖快递聚合配送是指多家配送公司通过在线平台进行订单导入和配送分配，共同完成配送的一种配送模式。与传统配送不同，抖快配送具有运费低、速度快、配送可视化等优点，能更好地满足消费者日益增长的个性化配送需求。通过对配送需求的大数据分析，抖动快递聚合配送可以更有效地规划和整合每个订单的配送节点，最终优化配送资源和分时配送网络。
计算机图形学的主要应用领域之一是可视化，其中计算机生成的图像用于帮助人们理解空间和非空间数据。当问题定义不足时，目标是提高人类的能力，使计算机无法通过算法处理时，使用可视化。若全自动解决方案能完全取代人类判断，则通常不需要可视化。可视化可用于在探索完全不熟悉的数据集时生成新的假设，确认部分理解的数据集中的现有假设，或向其他受众提供已知数据集的信息。
数据集成：BI系统可以集成和处理来自各种数据源的信息，包括内部数据、市场数据、社交媒体数据等。 可视化分析：系统通过将数据转换为图表、仪表板等可视化形式，帮助用户更直观地理解数据，找到隐藏的模式和趋势。 实时更新：BI系统可以实时更新数据，确保用户获得最新信息。 互动：用户可以与系统互动，定制查询和报告，深入挖掘数据。 智能推荐：BI系统可以通过内置算法和机器学习技术提供智能决策支持，推荐最佳解决方案。
视觉设计的许多方面都是由我们需要查看的数据类型驱动的。例如，它是一个数字表，项目之间的一组关系，或基本上是空间数据，如地球表面的位置或文档集合？
需要可视化编码的数据维度数量是可视化设计中最基本的方面之一。适用于几列低维数据集的技术通常不适用于数十列或数百列的非常高维数据集。数据维度可能具有层次结构，例如多时间尺度上有趣模式的时间序列数据集。
将数据转换为衍生维度的原则，而不是简单地以原始形式对数据进行可视化编码，是一个强烈的想法。在图中 26.10 在中间，原始数据是时间序列曲线的有序集合。转换是将数据聚类，减少信息量，直观地编码成几条非常有意义的曲线。
我们称从数据集属性到可视化的映射为视觉编码。可视化的核心问题之一是从可能的视觉表达空间中选择合适的编码，并考虑到人类感知系统的特征、查询中的数据集和手头的任务。
虽然我们有能力创建100年和50年的动态图像，但互动创建动态图像是最近的发展，但在过去的几十年里，快速计算机图形硬件和算法的广泛可用性是可能的。小数据集的静态可视化可以手动创建，但计算机图形学可以实现大数据集的互动可视化。
9月7日，腾讯在2023年腾讯全球数字生态会议上发布了新的数字双胞胎产品矩阵，即1底座3平台（数字双胞胎底座、可视化平台、空间实时计算平台、实时模拟平台）、人工智能、实时计算、模拟演绎、数据驱动等技术深度集成。这一行动被广泛认为是数字双胞胎的深水区。