支持。新建材质-新建纹理-选择视频纹理

高亮目前在某些物体上会出现这个问题，会尽快优化。可以关闭内部高亮，调整水平模糊和垂直模糊，可以减轻

更好的决策

通过可视化，企业可以更加清晰地了解数据，从而更好地做出决策。例如，如果企业需要做出一项关键的战略决策，可以通过数据可视化来发现数据之间的关联，以及不同变量之间的趋势和模式。这样，企业可以更有信心地做出决策。

节省时间

大数据可视化可以帮助企业节省时间。因为可视化工具可以快速地生成图表和图形，从而让企业更快地了解数据。此外，通过可视化工具，企业可以更快地分析和处理数据，从而减少人工处理的时间。

更好的沟通

大数据可视化可以帮助企业更好地沟通。当企业需要与他人分享数据时，可视化工具可以让数据更加生动、易懂。此外，可视化工具还可以让企业更好地向团队成员、股东和利益相关者传达信息，从而增加共识和理解。

更高的效率

通过大数据可视化，企业可以更高效地工作。可视化工具可以让企业更快地发现数据之间的关系，从而更好地了解数据。此外，通过可视化化，企业可以更快地做出决策，从而提高业务效率和生产力。此外，可视化工具还可以帮助企业更好地监控业务和数据，从而及时采取行动并优化业务流程。

数据预处理

在数字孪生网络仿真引擎中，数据预处理环节是至关重要的。在数据预处理环节中，需要对采集的设备数据进行清洗、校验和去噪等操作，确保数据的准确性和可靠性。同时，数据预处理环节还需要对数据进行降维、特征提取和归一化等操作，将数据转化为可用于建模和仿真的数据。

建模与仿真

在数字孪生网络仿真引擎中，建模与仿真环节是对生产线进行数字化建模和仿真实验的关键环节。在建模过程中，需要考虑设备的几何形状、物理特性、运动规律等因素，将设备的状态信息转化为数字模型。在仿真过程中，可以对生产线进行不同的仿真实验，模拟不同的工况和操作流程，通过仿真实验对生产线进行预测和优化。

数据分析

在数字孪生网络仿真引擎中，数据分析环节是对仿真结果进行分析和处理的环节。通过对仿真实验的结果进行分析，可以评估生产线的性能和安全性，预测设备故障和维护周期等。数据分析环节包括数据可视化、数据挖掘和机器学习等技术，通过这些技术可以对仿真结果进行分析和处理。

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可以用代码【let node = scene.getNodeByID('模型id'),

material = scene.getMaterialByID('材质id');

node.material = material;】

智慧园区有以下几个应用场景：

1. 园区空间可视化

通过数字孪生技术对园区全貌、楼宇建筑外观、建筑内部空间结构和主要管理设施设备进行全要素的可视化，对空间资源使用情况和环境数据进行综合可视分析，提高园区空间利用效率。

2. 能耗管理可视化

根据实时能耗监控数据，在园区数字孪生场景中综合展示空调、电梯、照明、供水、通风、通讯、安防、机房等各项耗电情况，包括分类统计面板、分区统计面板和历史趋势图表等，使管理能够准确掌握能源成本比重和发展趋势，制定有的放矢的节能策略，辅助园区节能减排规划。

3. 安防监控可视化

借助图像识别技术，集成视频监控、消防管理、环境监控等系统，提供告警处置联动机制，提升园区应急管理的反应速度。

4. 人员定位可视化

提供实时显示人员在园区和楼宇中空间位置及相关信息的能力。系统能实时展示人员活动轨迹，可调取附近监控视频查看真实现场情况。此外，系统还能展示园区内人员分布情况以及显示人员停留是否超时等信息，从而满足疫情防控和特定办公场地安全保密等管理需求。

5. 环境监测可视化

集成室内外空气质量监测系统和温湿度监测系统，在三维场景下提供实时监测和显示数据信息的能力。可以根据环境监测的告警阈值，用醒目颜色直观展示一定区域\楼层空气质量和温湿度超标情况。

第一步，图片的样式要选择充满；第二步，图片拖拉充满当前视口的大小；第三步，锚点对齐上下左右

在颜色改变的物体材质配置栏中找到环境敏感度，把环境敏感度调低点试试

两个面如果是两个模型，就选择同一个材质，并且翻转模型。如果是一个模型，应该把uv叠在一起。