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今年年初，我们向读者收集他们觉得最为杰出的模型照片，照片征集的结果充分证明了建筑模型所具有的巨大魅力。照片中的模型姿态各异、包罗万象，既有制作风格感性细腻的微缩模型，也有极具表现力与爆发力，令人瞠目结舌的夸张表现。我们从300多件应征作品中精心挑选了21个最令人惊叹的模型，将它们整理成5个种类，让大家一饱眼福，看看这些技艺精湛的制作者是如何使他们的模型如此值得一看。
Learn more电子沙盘与传统沙盘模型相比，应用领域更广泛，具有快速、简便、精确等特点，通过动态演示、实时更新和快速查询来完成参数修订以获取更加丰富的演示效果，更重要的是对地形地貌等地理地质景观的展现更具有立体直观的虚拟仿真演示效果。
Read more“机器学习（ML）是算法和统计模型的科学研究，计算机系统使用它来有效地执行特定任务，而不使用明确的指令，而是依赖于模式和推理。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法基于样本数据构建数学模型，称为“训练数据”，以进行预测或决策，而无需明确编程以执行任务。
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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。
刀的“skritch，skritch”将为那些去过建筑学院的人们带来一种感觉记忆：用拇指滑动推进刀片，使其平滑切割所需的压力。伯纳黛特将她制作的四个三角形地毯折叠起来，并用钉枪将它们钉在一系列快速，果断的动作中。
传统的实体沙盘只能在固定的比例下向参观者展示，参观者无法走进沙盘模型中，而模型中央内容往往会被周围的模型阻挡视线，让参观者无法了解沙盘的完整信息内容；
DLP方面，奔驰新S级对成本不敏感，自然采用了DLP做AR HUD，不过使用DLP技术做HUD，奔驰并非第一家，林肯大陆和领航员也都使用了DLP做HUD，但仍然是传统HUD，都由德国大陆汽车提供。林肯大陆和领航员使用的是德州仪器早期DMD芯片DLP3030，只有40万像素。奔驰AR HUD使用德州仪器最新的DMD芯片DLP5531（2018年下半年才量产，所以林肯没用上），有130万像素，FOV为10X5°，VID距离为33英尺即10米，奔驰称这相当于77英寸显示器。不仅在HUD上使用了DLP投影，在车大灯上，奔驰还极尽奢华使用了DLP投影，也是DLP5531。
当然，这里讲的还比较粗略，因为从外部人们是看不到他们企业内部的试错过程，就像麦当劳没有推广之前，人们并不知道，克洛克的收购了麦当劳以后他做的事情和想达到的目标。有多数情况，创业者都要通过一段时间的试错才能确定这个商业模型，才敢于大规模投入，也就是进行成长阶段。
HUD最早被应用于飞机上，后随着汽车智能化的发展，被逐渐应用到了汽车中。传统的HUD更加注重于为用户提供清晰的图像，以不分散驾驶员驾驶注意力。而在汽车智能化和数字化的发展下，汽车经历了C-HUD、W -HUD、AR HUD等不同的阶段，就目前而言，AR HUD是市场上最好的选择。
今天，当很多人谈到中国文明的复兴时，心中会是什么概念？“复兴”带有“重新回到昔日兴盛局面”之意。今日中国，要做的只是简单地重回昔日中国大唐、宋朝等时代万邦来朝的盛况吗？如果不能从全球工业文明波浪进程的视角看问题，我们将无法对中国今天的历史进程获得最精确和完善的理解。
在今天，日本ZF领导人还有可能再如此轻易地解决历史问题吗？情况完全不同了。关键原因在于今天的中国和亚洲虽然还是需要日本，但已经不是那么迫切地需要了。历史的机遇一旦错失，几乎就意味着永远失去。
同年，谷歌在CPVR 2019上首次发布了在线即时手部追踪工具，供开发者们研究探索。据称，这种方法可以通过机器实现高保真的手部和手指追踪，仅从一帧图像就可以推断出手部的21个三维“关键点”。谷歌研究工程师Valentin Bazarevsky表示，谷歌未来的研究计划将放在手部追踪方面，探索更强大和更稳定的追踪功能，并希望扩充可以检测到的手势数量。
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。
IT / OT融合/网络安全。机器学习的发展也将推动制造商标准操作程序中的许多商业模式修改。在公司的组织构成中尤其如此。