上海锐展是一支专注于工业模型、机械模型、船舶模型以及建筑模型设计与制作的专业服务机构！
电子沙盘融合了非常多的设计和新鲜的元素，给人非常震撼的感觉，更为重要的一点是电子沙盘可以进行更新，而不是需要全部替换，一旦项目的某个部分发生了改变，可以对其进行更新，不需要破坏整体的结构性。
最终用户面临的主要挑战是什么？最终用户对IIoT和关键要求的看法是什么？
对查理·芒格的100个思维模型的汇总是希望能够让读者有一个学习的纲领性认知。我的个人研究方向有两个——思维方法，以及学习策略。在讲述这些思维模型的时候，我不仅会讲述模型本身，也会使用深度理解策略、认知阶梯策略等学习策略，对思维模型进行加工。
应该做到从设计到回收全生命周期的数字化，数字化一方面提升了产品制造过程的柔性，逐步做到按订单生产，个性化配置，缩短交付时间；另一方面，要做到尤其是设备设施自身具备数字化能力（没有提智能化！），这样，设备运行使用中的各种数据才能够有效的采集存储和分析，以便提供远程运维服务，当积累了大量的数据后，会变得越来越smart（没有用intelligence！）。个人理解对应的就是中国天天讲的智能工厂和智能产品。
PCA：这种方法有助于在低维空间表现训练集数据。这是一种降维技术。 降低数据集维度还有许多方法：如因子分析、低方差、高相关、前向后向变量选择及其他。
数字沙盘展示类是数字沙盘应用中比较常见的类型，包括三维虚拟数字沙盘、多媒体模型屏幕沙盘、多媒体投影沙盘、多媒体互动电子沙盘。数字沙盘展示类的沙盘都是着重在于它的展示性作用，所以对展示设备的要求要比比其他沙盘的要高，比如播放设备、中控设备、演示设备等配置要高。数字沙盘展示类一般应用于博物馆、房地产展厅、科技馆、展览馆等数字展馆。
设想一下，如果日本在这个最佳历史时机明白自己未来发展的最重大方向和机遇是在其西边的中国，抓住这个最佳的历史时期解决与中国的历史问题，那个时候一个很简单的行为就足以让中国和整个亚洲彻底忘记与日本的仇恨。对比一下德国是怎么处理这个问题的就足以理解日本错失的历史机会有多么重大。德国伟大的政治家勃兰特在波兰无名烈士墓前一跪，让整个欧洲一下就完全化解了两次世界大战的血海深仇。跪下的是勃兰特，但他却让整个德国很快重新站了起来，并在今天成为欧共体的领导者。
但进入70年代，2.0版本已经臃肿不堪，这时德日对手还没构成全面威胁，岁月静好；各家大公司里保留了太多复杂业务，董事们互相之间卖面子，中高层们官僚气氛浓厚，冗长的决策流程、繁复的高管福利，与滞胀的宏观经济相互促成。这些迟钝臃肿低效的大公司，勾引了资本市场捕食者：私募基金或者大门口的野蛮人，比如当时最知名的KKR。
我认为其实这种模拟，无论是哪种模型，都是指向设计架构的模拟，而不是模仿其原型。和图纸、模型、扫描一样——作为一种结构的再现与抽离，它既不是为了复刻某一种既有的原型，而是通过概念的转换生成新的事物。充分研究和提炼这些规则，也是为了设计而做的准备。
工业产品样本手册（立体手册、手机扫码，3D随时秀）
差异化生长描述了几何表面按不同位置不同生长率进行生长的模式。这一生物系统能随着时间的推移，通过几何体的物理属性相互作用以及简单的生长速率控制来产生复杂的形式。
近年来AR/VR越来越爱在“手”上做文章。微软相信——“手”是最好的VR追踪器。微软自2014年开始启动Handpose项目。Handpose通过传感器捕获深度信息，由Handpose软件生成手部的三维点云，再将它们传输到VR模式中的模型手上，以此来追踪人类手部动作轨迹，并用机器学习技术来进行手势识别。
商业模型这个词是管理人员最常听到、最滥用、也是有最多定义的一个词。一些企业家在聊天时候，大家都在说商业模型这，商业模型那，但我深信他们一个在说一只鹿，一个在说一匹马。
因为日本的福岛核电站事故，德国政府提出2022年德国全面退出核能，大力发展其他可再生能源（占比要从目前的30%快速增长到65%），加强分布式能源管理的系统建设，这里面就有数字化的问题。对于能源方面，我们在德国感受还是比较深的，在高速公路两侧随处可见风力发电场，家家户户的屋顶一般都有几块太阳能电池板，中国其实政府补贴新能源力度很大，但是很多风电场好像却无法并网发电，设施损毁也比较严重。Ermakov博士认为，对于人类来讲，能源问题始终是大问题，对于中国的高能耗高污染发展模式，他觉得是不可持续的，但幸运的是中国政府已经在采取措施了。
一个重要原因是没有看到你的需求定位可以推广，让更多的人享受到你的产品或服务，其中的原因是需求搜集的目标定位太低，如果不是以更大的一般性的需求作为对象，企业不会成为全国性企业。能够说明白自己未来服务的对象规模，也是获得外部资金的原因，因为它代表了商业模型的意义，也是它的价值所在。
我司专注于工业模型，海事模型、沙盘模型及各种动漫人物塑造等模型展览展示。
他提倡要学习在所有学科中真正重要的理论，并在此基础上形成所谓的“普世智慧”，以此为利器去研究商业投资领域的重要问题。
构建模型的这五个步骤，并不是单向的，而是一个循环的过程。当发现模型不佳时，就需要优化，就有可能回到最开始的地方重新开始思考。即使模型可用了，也需要定期对模型进行维护和优化，以便让模型能够继续适用新的业务场景。