OpenMCT 时间列表扩展视图功能解析
2025-05-18 00:07:15作者:管翌锬
功能概述
OpenMCT项目近期引入了一个创新的"扩展视图"功能,作为情境感知工作流的重要组成部分。这一功能为时间列表对象提供了全新的可视化方式,特别适合在仪表板中集成使用。扩展视图通过精简展示内容和优化信息呈现,显著提升了活动监控和管理的效率。
核心设计理念
扩展视图的设计遵循了"最小必要信息"原则,在保持功能完整性的同时,最大限度地简化了界面元素。这种设计思路源于对操作人员在实际工作场景中信息获取需求的深入分析,旨在提供最直观的活动状态概览。
功能特性详解
时间上下文展示
扩展视图智能地将活动分为三类时间状态,并采用不同的视觉提示:
- 过去活动:显示结束于过去时间点的活动,时间上下文以"+"符号开头,显示从结束时间开始累计的时间
- 当前活动:显示已经开始但尚未结束的活动,时间上下文以"-"符号开头,显示距离结束时间的倒计时
- 未来活动:显示尚未开始的活动,时间上下文以"-"符号开头,显示距离开始时间的倒计时
活动状态管理
扩展视图提供了完整的活动状态管理功能:
- 支持通过下拉菜单更改活动状态
- 针对不同时间状态的活动,状态变更会产生相应的视觉反馈
- 特别为进行中的活动设计了进度饼图,直观显示完成情况:
- 过去活动:显示为全白(已完成)
- 当前活动:显示部分填充(进行中)
- 未来活动:显示为空(未开始)
技术实现要点
该功能的实现涉及多个关键技术点:
- 时间计算引擎:精确计算活动与当前时间的相对关系
- 状态同步机制:确保活动状态的变更能够实时反映在界面上
- 可视化渲染:优化了进度饼图等可视化元素的渲染性能
使用场景分析
扩展视图特别适合以下应用场景:
- 任务监控中心:实时监控多个并行任务的执行状态
- 应急响应系统:快速评估当前和即将进行的应急活动
- 计划评估界面:直观比较计划与实际执行的时间差异
已知问题与解决方案
在测试过程中发现,当活动被复制时可能会出现UUID冲突导致状态同步异常的问题。这实际上是底层规划工具的一个缺陷,开发团队已与相关团队协调解决此问题。
总结
OpenMCT的扩展视图功能通过精心设计的时间上下文展示和状态管理系统,为操作人员提供了前所未有的情境感知能力。这一创新不仅提升了用户体验,也为复杂任务管理提供了更加高效的工具支持。随着后续迭代优化,这一功能有望成为OpenMCT平台的核心竞争力之一。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868