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

1.提高数据的可视化水平

在传统的数据管理中，数据信息大都是以表格的形式呈现，但这种方式对于大量、复杂的数据来说，不仅阅读起来较为困难，而且也不够直观。而通过可视化大屏，数据信息以可视化的形式呈现，可以让数据更加清晰明了，使数据分析的效果更加明显。同时，可视化大屏还能够帮助企业管理者在数据中发现规律和问题，从而更好地指导企业的决策。

2.提高数据分析的效率

在传统的数据分析中，往往需要借助各种工具和算法，对数据进行筛选和加工，再进行分析和解读。而可视化大屏通过图表的方式直接呈现数据，使得数据分析的速度大大提升。在短时间内，企业管理者可以快速了解企业的经营状况，发现问题和改进方案。

3.加强决策支持的能力

企业的决策制定往往需要大量的数据支持，而可视化大屏则能够提供更加直观、全面的数据分析报告，从而加强决策的科学性和可行性。通过可视化大屏，企业管理者可以更加直观地了解企业的生产、销售、财务等情况，针对企业的实际情况制定出更为科学的决策，从而实现企业的高效运转。

4.加强内部沟通的效果

企业中存在各个部门之间的信息孤岛问题，而可视化大屏则能够将不同部门的数据信息集成在一起，为企业内部沟通提供更好的平台和工具。通过可视化大屏，不同部门的管理者可以更加直观地了解企业的整体情况和各自部门的运营情况，从而加强内部协作和沟通。

5.提升企业形象

随着企业形象在市场竞争中的重要性日益增加，越来越多的企业开始注重营销和宣传。而可视化大屏则能够通过图形、图片等视觉元素，将企业的品牌形象和价值观展示给客户和合作伙伴，从而提升企业的形象和竞争力。

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。

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

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

node.material = material;】

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

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。

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。

模型添加碰撞检测