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经常被问到机器学习的一个问题是我们可以为它命名多少工业应用。嗯，坦率地说，这是错误的问题。机器学习不是一种可以插入生产线并使生产线比以前更好地运行的设备。机器学习是一个需要来自许多设备的输入以向其提供数据的过程，以便可以收集，评估和使用数据来开发关于生产线如何生产产品及其所做部件的知识。然后，该知识可用于确定生产线如何具有更高的零件吞吐量，以更低的成本运行，以及更可靠地运行。
B 方案 大尺寸触摸屏+舞台灯光(摇头灯、柔光灯、激光灯、追光灯、水纹灯)+实体模型
杜黑的《控空权》是影响至今的战略名著，在其本国意大利并没有产生什么太大影响，却在美国找到大批拥护者；而写下《国富论》的亚当·斯密在英国获得所有政商贵族的一致尊重。
信息网络设施是指企业通过全面的 IT 网络和 OT 网络（涉及现场总线、工业以太网、无线网等）建设、灵活的信息系统架构以及完善的信息安全机制建立等为制造企业构建良好的网络互通和信息互联基础设施。能力等级如下：
量化的目的是为了追求极致的推理计算速度，为此舍弃了数值表示的精度，直觉上会带来较大的模型掉点，但是在使用一系列精细的量化处理之后，其在推理时的掉点可以变得微乎其微，并能支持正常的部署应用。
机械模型气管损坏进行更换，要对机械模型几个重要零部件进行重点跟踪检测：介绍顶出、导向部件的作用是确保模型开合运动及塑件顶出，若机械模型其中任何部位因损伤而卡住，将导致停产，故应经常保持模型顶针、导柱的润滑，并定期检查顶针、导柱等是否发生变形及表面损伤，一经发现，要及时更换；
最终用户在哪里可以看到IIoT在工厂维护中的相关性和需求？它是在组件，工厂还是企业级别？
S-优势：比较分析企业在外部市场环境、内部经营方面相对于其他竞争对手的优势;
5.沙盘模型制作是个不断进行总结与革新的制作技术工作，所以制作一个沙盘模型后对于一些新领域上的制作技巧要进行学习吸收，避免下次遇到同类型的模型能用的上该技巧。对于制作工具也要合理的进行规范使用，这样沙盘模的组件才能得到最大化的仿真展示。
(1) 首先，系统工程和MBSE的应用领域从人工物理系统（类似于我们常说的技术系统）向人工抽象系统（如商业系统、法律、政治等）、进而向更广泛的人工系统和社会系统（图10）挺进，开始关注社会、经济、生态环境等人类可持续发展的重大议题，正在成为新一轮科技革命和产业革命所导向的智能社会所需的若干基础设施（如物联网、赛博物理系统、智能制造、正向设计和增材制造等先进设计制造一体化技术等）的关键使能技术。
Sutherland和Garrity都表示，人口统计数据显示典型的美国建模师正在老龄化。
产品全生命周期优化是指从客户对产品的需求开始，从产品设计到产品淘汰报废的全部生命历程中，企业通过各环节数据的采集、分析、建模、仿真、反馈等预测产品生产可行性、实时跟踪产品质量、有效进行产品功能和性能创新。
古希腊文明是在古埃及文明基础上创造出来的。当时的古希腊智者们普遍想法是在古埃及文化基础上创造出一种最理想的知识，这使他们实现了原始科学诞生的伟大文明跨越。古希腊人创造的数学和逻辑成为今天整个科学大厦的基石。
近年来随着边缘计算和物联网的兴起与发展，许多移动终端（比如手机）成为了深度学习应用的承载平台，甚至出现了各式各样专用的神经网络计算芯片。由于这些设备往往对计算资源和能耗有较大限制，因此在高性能服务器上训练得到的神经网络模型需要进行裁剪以缩小内存占用、提升计算速度后，才能较好地在这些平台上运行。
数十年的国际实践已证明，BIM技术在工程质量管理中颇有成效。放眼国内，青岛国际啤酒城购物中心和王府井大酒店改造项目也都是国内建筑界应用BIM技术提高施工质量的典型。
1、核心价值——企业创造的价值是具备市场竞争力的
部件模型（如零部件三维模型）、工艺模型（如生产过程中涉及到的多种工艺、配方、参数模型）、故障模型（如设备故障关联、故障诊断模型等）、仿真模型（如风洞、温度场模型等）。机理模型本质上是各种经验知识和方法的固化，它更多是从业务逻辑原理出发，强调的是因果关系。
一般在通用计算平台上，浮点计算是最常用的计算方式，所以大部分指令也是针对浮点计算的，这使得量化模型所需的定点计算性能往往并不理想，这就需要针对各个平台优化其定点计算的性能。