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工程机械施工场景沙盘模型，重点刻画工程机械在工程施工时的实际应用。
要么是指已经得到的东西丢掉了；要么是指本来有可能得到的东西，但却没有能够得到。那么所谓日本“失去的20年”是在什么意义上来理解呢？
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。
突出的一个新设计解决方案来自澳大利亚的PV Lighthouse。它的SunSolve软件使用SPICE（一种开源电子电路仿真器）进行高性能光线跟踪。该公司正在使用其软件对双面系统进行建模，并结合现实世界的数据集，包括来自国家可再生能源实验室（NREL）的天气测量信息，导致大约20亿次射线计算。那是粒度！
随着IIoT的发展，泵制造商正在出现哪些新的商业模式？
通过这种方式，机器学习将工业操作转变为系统系统，可以以更低的成本更快地将产品推向市场，因此拥有它的公司可以在其市场中保持竞争力并通过提供他们想要的产品来保持客户满意。如果你要在机器学习的应用上贴上标签，那么更高的利润率将创造出更多的创新产品，让客户更加快乐。
为解决大场景下密集建筑加载的效率问题，一是利用分区块加载数据的模式，并应用Unity3D的遮挡剔除技术和对远处模型采用简模的LOD技术，以减少渲染负载；二是将渲染算法运行于GPU模式下，采用CG编程技术实现三维模型轮廓描绘，通过硬件底层层次上的模型渲染方式提高渲染速度。