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供应商的议价力量会影响产业的竞争程度，尤其是当供应商垄断程度比较高、原材料替代品比较少，或者改用其他原材料的转换成本比较高时更是如此。
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8月16日，电影改编自Where'd You Go，伯纳黛特到达影院，由理查德林克莱特执导，凯特布兰切特主演伯纳黛特。我在阅读这本书的时候把朱莉安·摩尔投入了我的脑海，但无论如何。电影Bernadette在书的正面展示了Keith Hayes插图的刘海和圆形太阳镜。 Billy Crudup饰演她的微软工程师丈夫Elgin Branch; Kristin Wiig在L.L.Bean的一系列节日高领衫中饰演她的妈妈克星奥黛丽格里芬;艾玛·尼尔森扮演贝尔纳黛特的女儿，这是一个令人愉快的蜜蜂科，你会想要采用它。 （这本书和前面的电影都有轻量剧透。）
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供应商的议价力量会影响产业的竞争程度，尤其是当供应商垄断程度比较高、原材料替代品比较少，或者改用其他原材料的转换成本比较高时更是如此。
跟激光雷达一样，有MEMS的就有OPA的，不过在全息图像领域叫LC-SLM，即液晶空间光调制，涉足到LC-SLM研发的国外企业包括美国Meadowlark、日本Hamamatsu、德国Holoeye等；国内的厂家以上海UPOLabs为代表，初创企业Envisics也异常活跃，上图就是Envisics的全息激光HUD示意图。2020年10月，车载全息AR-HUD供应商Envisics获得了由通用资本、上汽资本、现代摩比斯和Van Tuyl Companies牵头的B轮融资，金额为5000万美元。摩比斯计划与Envisics一起开发自动驾驶专用的AR-HUD，并计划到2025年实现量产。
另外，由于分段函数在分段点没有梯度，所以为了使假量化操作不影响梯度回传，就需要模拟一个梯度，最简单的方法就是用 y=x 来模拟这一分段函数，事实证明这么做也是有效的，这种经典的操作被称为“Straight-Through-Estimator”(STE)。
AR-HUD增加的驾驶员视线追踪技术，可以实现人眼、HUD、道路始终保持三点一线，以实现其稳定性。而驾驶员无论是在体型、座椅高低调节等方面，都有所不同，所以，要实现将驾驶员视线追踪和HUD显示，对于算法和能力来说，都有很大的挑战。
最后也启发我对“基础行为自组织系统”的实验。目前在中文网站上几乎没有相关资料，国外的资料也多属于医学或生物学领域。本期我就简单写一写关于Differential Growth的一些经典案例。
对交付视图编号及命名方式进行了统一规划，包括视图编号、专业代码、视图名称、描述等，确保了视图表达方式的标准化、规范化。
采用国家标准地形图建立数字地面模型，可以准确的按比例还原地貌形态；
以结构化的步骤顺序收集，处理和评估训练数据，以准备用于机器学习算法的数据。结构化的步骤序列是一个过程，该过程的创建引入了新技术，包括：
传统的软件架构不断碎片化成一个个功能单元，并以微服务架构形式呈现在工业PaaS平台上，构成一个微服务池。目前两种架构并存于平台之上，但随着时间的推移，整体式架构会不断地向微服务架构迁移。
如果说工业PaaS是工业互联网平台的核心，那工业PaaS的核心又是什么呢？就是数字化模型。工业互联网平台要想将人、流程、数据和事物都结合在一起，必须有足够的工业知识和经验，并且把这些以数字化模型的形式沉淀到平台之上。即把工业的技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。
去年，在学习C#的阶段，网上四处找教程，在Long Nguyen的教程（这个教程主要关于GH C#以及gh开发，网址：https://icd.uni-stuttgart.de/?p=22773）当中就提到了Differential Growth的纯C#实现方法，不过，半边结构基础的数据结构依旧需要被引用。后来在gh3d论坛上，Vicente Soler的帖子就进行了C#编写的尝试，并且没有使用半边结构（https://www.grasshopper3d.com/video/differential-growth）不过整体效率略低于半边结构版本。