南京沉浸式空间

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。

同年，谷歌在CPVR 2019上首次发布了在线即时手部追踪工具，供开发者们研究探索。据称，这种方法可以通过机器实现高保真的手部和手指追踪，仅从一帧图像就可以推断出手部的21个三维“关键点”。谷歌研究工程师Valentin Bazarevsky表示，谷歌未来的研究计划将放在手部追踪方面，探索更强大和更稳定的追踪功能，并希望扩充可以检测到的手势数量。

第二步，利用陀螺仪的加速度、角速度等信息进行惯导计算，提高设备定位数据的精确性。基于计算修正后的相机定位和定姿数据，相机拍摄影像时的内部参数，如焦距等，利用ARToolKit的三维透视接口，计算虚拟环境与真实影像的映射关系，实现三维建筑物外轮廓线在相机坐标下的映射转换；

波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。这五种竞争力就是企业间的竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供应商的议价能力、购买者的议价能力。这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。

日本的兴起始于“脱亚入欧”的梦想。拷贝西方一切，仅改进细节。当日本走到已经无法再简单拷贝西方时，下一步该怎么走其实已经没有了方向。在这种情况下产生癫狂的兴奋和狂想也就不难理解。

日本却举步为艰。2000-2012年间，德国对欧盟的出口增长占到其总出口增长的60%。而中国市场占到日本同期出口增长的三分之一。中国市场对日本如此重要，却因历史问题最终不得不受到影响。

根据美国哈佛商学院有关研究人员的分析资料表明，人的大脑每天通过五种感官接受外部信息的比例分别为：味觉1%，触觉1.5%，嗅觉3.5%，听觉11%，以及视觉83%。再来看下面这个视频。

500套机器人模型包含：ABB工业机器人、发那科机器人、库卡机器人、笛卡尔机器人、三角机器人、松下连杆机器人、四轴机械手、气动机械手、龙门机械手、弹簧机械手、冲压机械手等模型。

在发展中，机械模型与工业是紧密联系在一起的，经过人们的设计，促进了机械模型更加形象化的制作出模型，从而进一步还原了人们头脑中的设计理念，让更多的人了解机械，同样也可以通过模型来实现一些具体的工业生产的效果，因此在工业发展方面具有较大的作用。另外，随着机械模型的不断发展，人们对于机械模型的需求量也在增加，因此，在未来机械模型具有较大的发展空间。

在传统电子沙盘的基础上，通过计算机多媒体控制技术，控制声音，视频等同步显示，既可通过遥控、手控、感应式控制，也可以通过多媒体控制;既可数码显示、单点显示、组合显示、动态显示等，具有操作灵活、简单、便于维护和修改等特点。

全息幻影立体成像类数字沙盘主要有360°全息投影和单面180°全息投影，360°全息投影一般都是用来展示手机、珠宝、汽车和一些单品等，展示效果比较全面到位，单面180°全息投影运用的领域与360°全息投影的差不多，但是在设备上主要是电视播放设备为主而360°全息投影是以投影设备为主。

对于工业4.0，Ermakov博士提的更多的是数字化（国内的专家都觉得数字化已经过时了，好像不提智能化都不好意思开口），他认为大数据和智能化都是数字化的应用成果，未来相当长一段时间都应该加强数字化。

目前，广东、湖南、贵州、山东、吉林、江西、河南、浙江、山西、内蒙古、黑龙江、四川等省，以及深圳、北京、上海、成都、合肥、宁波、武汉、南京等市都已出台BIM推广意见。部分地区还针对收费标准、交付标准做出了规范，全面护航BIM技术的应用。

由于虚拟现实和动态驾驶相结合，AR-HUD面临着成像效果的不稳定性和真假难分的风险，这有可能会让驾驶员产生眩晕，并分散驾驶员注意力。所以，在设计中，我们需要利用算法来解决这一问题。

应付新一轮科技革命和产业革命条件下复杂产品研制和全生命期保障的顶层方法学和研发范式是什么？回答这个问题，经历了一个不短的历程。2009年美国INSIGHT杂志在《MBSE：这个新范式》专刊中宣称：MBSE已具备一定条件正式登上历史舞台。目前MBSE的应用领域已从国防军工拓展到众多民用行业，成为未来智能社会所需基础设施的关键使能技术。

一个热门话题是人们对双面模块的优势越来越感兴趣，双面模块从背面下方的表面收集反射光，并可以以两位数的百分比提高产量。考虑到双面设计问题的新方法是三维建模的趋势，其中还应包括污染效应。 5月的研讨会展示和讨论了这项和其他新技术，该研讨会由桑迪亚国家实验室，CFV太阳能测试实验室和电力研究所（EPRI）共同赞助。

20世纪80年代初，日本是处于与中国当前非常相似的情况。与处于第一位的美国经济总量开始非常接近，产品技术逐步迈入国际先进行列。日本当时信心满满，推出大量为进入国际领导者行列的计划：

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。