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腾讯AR实景导航还强化了车辆的“场景探针”能力，采用了车道级精准定位技术，导航指引标识与道路可实现更加精确、逼真地 “贴合”。它结合了场景预判、用户个性化的ID，针对性浮现给用户所需要或感兴趣的服务信息，并且可以开放给商家更新动态信息，实现了个性化、场景化的需求。
置景部根据组装部所作的台子和平面布置图，在台子上划分出平面布局，用绿色绒面墙纸作为草地粘在绿化区，大孔海绵浸上绿色油漆晾干，裁成长条作为绿化带粘在小灌木区。如果布局中有水和湖泊，可以用波纹面的有机玻璃板，背面喷湖蓝色漆，裁成河流或湖泊的形状放在相应的位置。若是有高地，可将有机玻璃板或PVC板层层堆积并修整成形，再抹上涂料填充缝隙，晾干后覆上草地。用灰色的背胶纸粘成公路，用白色背胶纸刻成公路线标粘在上面。
AR-HUD增加的驾驶员视线追踪技术，可以实现人眼、HUD、道路始终保持三点一线，以实现其稳定性。而驾驶员无论是在体型、座椅高低调节等方面，都有所不同，所以，要实现将驾驶员视线追踪和HUD显示，对于算法和能力来说，都有很大的挑战。
近年来，德国对中国出口也一路高歌猛进，而日本对华出口却处于停滞和波动状态。2014年德国的外贸出口总额达11336亿欧元（约合人民币80277.02亿元），较上一年提高3.7%，并再次创下最高纪录。其贸易顺差也位居全球首位，且远超排名第二、第三的中国和沙特，达到了2170亿欧元（约合人民币15361.86亿元）。
战后20多年，无数大型公司借助2.0版机制，同时应对多个领域的多个品牌和产品线，与电视机的普及一起，共生出一个万花筒般的消费时代。像老福特那样只生产交付一两种产品、决策集中于一人的工业公司，占比非常低了。日本和欧洲也没落下，只有苏联东欧中国等则走向由计委包办。
如果可能的话如何做才可能达到？尽管这种讨论仅仅是一种历史的假设，并且单单从人均GDP角度讨论问题可能是有偏狭的，但这样的讨论对于中国来说却是极有价值的。因为中国当前正好处于20年前的日本所处的阶段。
除了迷你沙盘、小沙盘不含灯光效果的我们可以整个沙盘都用3D打印。一般的沙盘是建筑、景观小品会使用3D打印，经过处理后固定到沙盘上。
分享影响市场增长的关键因素的详细信息（增长潜力，机遇，驱动因素，行业特定挑战和风险）。
最后也启发我对“基础行为自组织系统”的实验。目前在中文网站上几乎没有相关资料，国外的资料也多属于医学或生物学领域。本期我就简单写一写关于Differential Growth的一些经典案例。
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。
这种详细的监测和分析可以从最基本的环境问题开始，即光伏组件的污染。例如，Kipp＆Zonen的DustIQ监测由灰尘引起的光传输损失，这些灰尘会迅速积聚并导致太阳能电池中的能量转换损失。
MBSE并不是本世纪才出现的新名词。早在上世纪80年代末，美国系统工程界奠基人之一A. Wayne Wymore教授（他于1961年创立了世界第一个系统工程系——亚利桑那大学系统工程系）一直致力于建立一个关于系统工程的数学理论，他花了六年时间（1987-1993）完成了《基于模型的系统工程》一书。与INCOSE在《SE愿景2020》中对MBSE下的工程定义不同，Wayne教授的MBSE是要建立系统工程的数学基础。
第一，尽可能不让建筑模型放置在室外,猛烈的太阳经过日积月累的扫射必会将建筑模型的内部结构晒变化，到时，建筑模型也就毁了。
T-挑战：分析在目前的市场竞争态势下企业存在的威胁和挑战。
在很多产业，企业会与其他产业生产替代品的公司开展直接或间接的斗争。替代品的存在为产品的价格设置了上限，当产品价格超过这一上限时，用户将转向其他替代产品。
富士康现在运行的这个版本，比起德国提出的、国内热炒的、富士康宣称准备投入的所谓工业互联4.0版本，反倒更不靠谱一些。
政策层面上，部分地区的行政主管部门已开始重视并着手规范BIM在招投标工作中的应用。如2014年4月，深圳发布《深圳市建设工程质量提升行动方案（2014-2018年）》，将“制定BIM工程设计项目招投标实施办法”列入五年工作目标。
CPS最早是美国人提出来的，但由德国人大加推崇并且发扬光大。从CPS要素来看，德国强在硬（智能感知和控制）+软（底层嵌入式软件和工业软件），弱在网（工业互联网）和平台（工业云和大数据平台），所以德国人在单元级CPS最强，系统级次之，生态级最弱；而德国人的CPS中，只是利用网络传输数据，而实际数据想控制在每个单元级CPS里面；而美国强在网和平台，美国人要利用自身的优势，把数据牢牢掌握在自己手中，占据生态价值链的高端（类似于苹果的运营模式），相比西门子的“工业4.0”，通用电气的“工业互联网”方案更加注重软件、互联网、大数据等对于工业领域的颠覆。所以德国强调的是“硬”，美国注重的是“软”。