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当然，这里讲的还比较粗略，因为从外部人们是看不到他们企业内部的试错过程，就像麦当劳没有推广之前，人们并不知道，克洛克的收购了麦当劳以后他做的事情和想达到的目标。有多数情况，创业者都要通过一段时间的试错才能确定这个商业模型，才敢于大规模投入，也就是进行成长阶段。
我们三年前停止制造头盔，因为当前的头盔技术已经超越了它。 AiR Advantage是Schutt制造的最后一个以传统泡沫填充物为特色的校队头盔。大多数其他头盔制造商使用的这种材料的性能不如我们现在用于所有校队头盔的TPU缓冲材料。
让我们为机器学习的想法添加一个修饰符，并称之为“基于过程的”机器学习。由于希望使用机器学习计算机算法来实现智能制造时代，这使我们能够找到必须创建或修改的工业技术的核心问题。
从技术上来讲，Differential Growth对于Rhino这样一个nurbs软件来说做起来并不方便，而在动画、影视特效等等领域，这样的生成在Maya、Houdini、C4D当中则是非常常见。
Ermakov博士认为目前的自动驾驶技术还不够成熟，积累的数据还不够，美国的很多实验并不值得信赖，自动驾驶汽车撞树就充分说明了问题。德国提出要在2023年研发成功足够安全的自动驾驶汽车，Fraunhofer研究所和大众宝马等大公司发起成立了自动驾驶汽车联盟，目前这个方向是Fraunhofer的重要研究方向之一，已经有很多的成果在逐步应用，对于汽车工业，德国认为是核心竞争产业，各方面投入都很大，Ermakov博士认为汽车产业不会因为互联网公司的介入而被轻易颠覆。
第二，建筑的模型应该是宜看不宜接触，尤其是在营销中心的时候，更要做好相关的一些措施。小朋友不听话，很容易对建筑模型进行破坏。
当工业PaaS平台上拥有大量蕴含着工业技术、知识、经验和方法的微服务架构的数字化模型时，应用层的工业APP可以快速、灵活的调用多种碎片化的微服务，实现工业APP快速开发部署和应用。
商业模型工具里面基本是问九个问题，我给大家列出来作为参考，这些问题的先后要看企业的情况而定，怎样定先后就只能从实践里面去领悟了。
电子沙盘可以很好的运用到军事指挥上，具有真实精确性的特点，让指挥员不会因为信息的不及时或者地形错误来误判。
分享影响市场增长的关键因素的详细信息（增长潜力，机遇，驱动因素，行业特定挑战和风险）。
随着工业、机械等行业的快速发展，并且经过相应的技术革新，使得机械模型得到了快速的发展，这种机械模型的技术也在不断的提高，更好的满足了机械模型的需求，因此，机械模型的发展是人们所意想不到的，那么在工业生产中，机械模型具有哪些不可忽视的作用呢？
流水线达成了效率革命，但老福特的决策还始终是工厂主做派。对内是独断，一句话就能免掉不顺眼的车间负责人；对外也是独断，比如坚持只卖黑色的T型车；或者宣称，公司的使命就是造出最便宜可靠、穷人也买的起的T型车。这些决策很难修正，旁人也难以争辩，他是老板嘛。
稀有飞机侦探的老板Jeffery Garrity在Nationals供应商室配备了他的桌子，因为他的妻子Kathy和助理Liz处理了不断寻找旧款和稀有模型套件的会议参与者。
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？
设计精细化：通过将二维建筑平面智能升维成三维建筑模型，通过加入时间维度实现4D模拟演示，通过纳入成本因素达成5D成本实时动态管理，工程设计可以在更大程度上满足技术、工期以及成本需求。
由于机械模型的材质的特殊性，其维护是非常重要的配件，为模型检验，维修机械零件和有无损伤和修复损坏的零件，气动引射器检查有是没有泄漏和具体措施。水贴纸的力学模型是脆弱的很容易干燥的地方中的模型长一段时间就要将水贴纸包装食品保鲜膜长时间存储。把它放在冰箱里，直到你能拿出。如果水贴纸窝棚，你可以使用模型油漆稀释，水喷洒在纸上，说了很多次可以修复喷雾。
1.沙盘模型制作技巧和新的制作方法都是在不断的实践中进行摸索总结出来的，只有不断的总结经验与改进制作工艺与制作技巧，才能获得一种新的制作工艺与制作技巧。所以我们在制作模型上可尝试的使用不同的制作技巧来进行改进。
随着大数据技术发展，一些大数据分析模型也被广泛使用，包括基本的数据分析模型（如对数据做回归、聚类、分类、降维等基本处理的算法模型）、机器学习模型（如利用神经网络等模型对数据进行进一步辨识、预测等）以及智能控制结构模型，大数据分析模型更多的是从数据本身出发，不过分考虑机理原理，更加强调相关关系。