VLCC成品油船模型

Ermakov博士认为所谓的新革命并非都是好处，一定有很多的问题，最主要是有两个，一个是数据安全问题，另一个的多余人员安置问题（社会问题）。

在CAD工程制图时代，二维设计的“错、漏、碰、撞”以及由此而来的“设计变更”现象颇难避免，由此可能引发的工期延误、造价上升与质量降低更是令工程人头疼。而BIM技术的应用较好地弥补了二维规划的不足，大大提高了设计质量（厦门地铁项目便是国内建筑界应用BIM技术提高设计质量的代表）。

另外，电子沙盘还有非常多的优势，例如展示的内容广、全面，可以直观的展示需要表现的所有内容;设计手法精湛，高科技下的电子沙盘，将整个展示过程加入了很多现代化的元素;展示手法先进，采用高科技的手段，将声音、光线、活动项目、三维动画等等元素都融合进来，给参观者一个非常美的视觉体验。

按照图像生成单元（即PGU）常见的HUD分为TFT、DLP和激光三大类，也有冷门的很少人提及的LCOS。按光源可以分为LED和激光两大类，按投影成像技术可以分为多片、全息和光场三大类。所谓AR-HUD实际就是增加了AR图像层（也有把层说成焦段），在常规车辆信息如速度和能耗外增加了导航和ADAS信息。

动态电子沙盘自身内置变色灯，对不同量级水雨情信息分色闪显，从而实现对全市重要水库、江河水情全天候实时监控。动态电子沙盘以水库汛限水位、正常水位和设计洪水位作为水库汛情判断条件，以设防水位、警戒水位、保证水位作为江河汛情判断条件，以不同量级雨量作为雨量站点雨强判断条件，对全市水雨情、汛旱情进行实时智能分析，并能以红黄蓝等不同颜色进行预警。

移动化电子开盘流程使投入硬件更少，配备的人员更少，选房速度更快，业务流程更精简，可以有效支撑超大规模推盘和频繁推盘的需要。

规定了三维模型工程计量的剪切关系及优先等级，同时通过明确构件模型单元的命名规则及分类设置，确保满足项目的应用需求及清单计价规则。

在新一代至强（Xeon）处理器上，通过使用 VNNI（Vector Neural Network Instructions）指令，MegEngine 将 CPU 的 int8 推理性能优化到了浮点性能的 2~3 倍。

你可以称之为创业，相当于在人工饲养中出生和繁殖 - 在生命早期的精心照顾和喂养有助于确保公司能够茁壮成长。在这里，科学创始人倾向于发挥更多的咨询作用（通常在学术界保留日常工作以创造新的知识和前沿），而经验丰富的“吸毒者”则运用将新发现带到患者床边的机制。该模型的核心目的是将正确的专业知识带到桌面上，以降低这些极具挑战性的企业的风险 - 没有人知道如何制药。

数字投影沙盘由灯光投影+实体沙盘模型组成。主要以多媒体展示系统为基础应用触摸显示、投影、互动控制等系统，加入三维动画、虚拟仿真、声光电等多种技术,使沙盘模型更加生动，让人们体验到全新的视觉感受。

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。

这个人就是通用汽车的CEO斯隆，工业2.0的标志性人物，麻省理工的斯隆商学院就源自于他。很多人认为他是20世纪最伟大的两位CEO之一，另一位是通用电气的韦尔奇，稍后会提到。

（2）设计高端，效果显著，高科技的手法展示，高大上的设计过程，传统沙盘与现代手段互动结合。

对于国内企业、IT厂商和学术界而言，单点关键技术的研发突破和追赶超越已越来越多涌现，但MBSE能力提升本身就是个系统工程，虽然有国外最佳实践和经验教训可以借鉴，但它与本国的工业基础能力密切相关，没有捷径可走。

数字化模型既然在工业PaaS平台中如此重要，那么这些数字化模型从哪里来的呢？一部分来源于物理设备，包括制造过程的零件模板，设备故障诊断、性能优化和远程运维等背后的原理、知识、经验及方法；一部分来源于业务流程逻辑，包括ERP、MES、SCM、CRM、生产效能优化等这些业务系统中蕴含着的流程逻辑框架；此外还来源于研发工具，包括CAD、CAE、MBD等设计、仿真工具中的三维数字化模型、仿真环境模型等；以及生产工艺中的工艺配方、工艺流程、工艺参数等模型。

五一期间，Fraunhofer的工业4.0研究员Ermakov博士到BSW（萨克森经促会）做智能制造的讲座。本人有幸全程听讲，收获颇丰。

虽然两家公司都没有确认或否认该报告，但从商业角度来看，这种合作关系是有道理的。一方面，捷豹路虎在上一个财政季度损失了4.77亿美元，并且正在投入大量资金开发大型车型，如前面提到的后卫和下一代路虎揽胜。使用来自另一家汽车制造商的零件来制造小型汽车，从而增加了巨大的负担。另一方面，宝马喜欢与合作伙伴共享组件的想法 - 即使是它认为是竞争对手的合作伙伴 - 因为它有助于抵消开发它们的成本上升。

而对于 v8.2 之前的 ARM 处理器，MegEngine 则通过对 Conv 使用 nchw44 的 layout 和细粒度优化，并创新性地使用了 int8（而非传统的 int6）下的 winograd 算法来加速 Conv 计算，最使实现能够和浮点运算媲美的速度。