致力于大型展览展示项目的展示咨询、展厅设计与、展厅设计施工、多媒体沙盘！
天元（MegEngine）希望通过简洁清晰的接口设计与极致的性能优化，“深度学习，简单开发”将不仅惠及旷视自身，也能便利所有的研究者，开发者。
在基本规定中，首先指明了应该按照模型单元的架构表达，除了通过命名和颜色作为快速识别手段外，还规定了充分性、有效性、适宜性三个原则。对于交付物，明确了多样性、关联性的原则。
今天很多人认为新工业化国家的崛起必然面对与前发达国家失控的竞争，这并非没有道理，但却并非历史的必然。但是，如果我们改变一下思路，日本当时是否有可能采取正确的策略，从而有效延续自己发展的动能呢？
展示机通过终端软件控制、网络信息传输和多媒体终端显示并通过图片、文字、视频、等多媒体素材进行广告宣传。
虽然光辉城市Smart+设计平台将绝大多数渲染工作搬到了云端，但是基本的设计模型载入和效果调整还是需要在本地完成，这个阶段的效率就与PC的性能直接相关了。
针对传统沙盘可以用一句话简单概括的来说，展示内容虽然很具体、全面，但制作周期较长，不能随意更改内容、不能重复利用，并且展示效果单一。
从1987年MBSE概念出现至今正好40年，这也是展望系统工程及其新范式MBSE下一个10年、20年的恰当时机。2007年INCOSE IS年会首次发布MBSE发展路线图（图9），目前进展某种程度上已落后于这一路线图中的若干里程碑。从现在开始的下一个10年是实现《SE愿景2020》(2007)和《SE愿景2025》(2014)中所描绘蓝图的关键时期。
优化问题的局部最优解是指在临近解集合当中的最优（最大或者最小）解。相对应的是全局最优，指在所有可能解而不仅仅是邻近值当中的最优解。
仅仅就是20多年时间，已经是沧桑巨变，一切情况都已经恍如隔世。中国充分地用足了这20多年的发展机遇，2010年几乎是一飞冲天地在经济总量上取代了日本的地位，并在短短5年之后超过日本1倍。
对模型单元的编号及颜色进行了要求，有利于各BIM参与方迅速准确掌握构件的专业类别信息，对工程量统计及物资采购提供了极大的便利。
针对推理优化中常用的算子融合，MegEngine 提供了一系列已 fuse 好的 Module，其对应的 QuantizedModule 版本都会直接调用底层实现好的融合算子（比如 conv_bias）。
电子产品世界多功能控制。沙盘系统采用计算机编程和控制，实现声音、视频等多种技术、手段的综合运用，既可用鼠标、键盘控制、也可遥控或触摸感应式控制，还可通过PDA漫游控制，且各种接口具有开放性和扩充性，便于今后修改或增加。
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。
机场沙盘模型，根据图纸严格按比例缩放，异型结构采用3D打印技术一次成型，应用灯光烘托氛围，全面展示现代化机场的宏伟、壮观、线形的优美。
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。
TFT-LCD的PGU的主要供应商是日本JDI和京瓷，松下能够自产PGU，这也是松下HUD快速崛起的主要原因。台湾的友达和群创也有，国内的天马和京东方也有TFT-LCD的PGU。日本JDI和京瓷的PGU市场占有率估计超过80%甚至更高，因为日本企业电装、松下、日本精机三家在HUD的市场占有率有60%左右。
C(x,y,t)为控制信号；Input(O)为输入光信号，Output(O)为输出光信号，输入与输出光信号的变化可以是光波振幅、相位、偏振态、波长、相干性等属性参数中的一个或多个参数值，这些参数的变化能引起光波特征的各种变换。Input和Output之间不同变换意味着SLM实现了不同的功能。输入光和输出光的读出方式不同，意味着不同的光路形式，主要有透射式和反射式。运算量巨大，不过可不是深度学习那种单纯的MAC乘和累加，而是类似毫米波雷达那种空间时域变换的FFT计算。运算量大是其主要缺点。
在大众看来，富士康的工业流水线，和百年前福特发明的流水线没多大区别。其实，决策操作系统那部分，已经升级到第4代了，而且，历史上的每一次升级都导致了产业结构乃至整个经济生态的重大变革。