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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。
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优质的高亮3D显示效果、高还原度的色彩画面——这两台爱普生工程投影机让同学们在教学中能够身临其境地感受到课件内容，学习效果大大提升，受到了师生的广泛好评：“现在，任何一种地貌模型都能够清晰地看到并且用于分析。足不出户，在教室里就可以进行深入的研究了！”
Learn more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。
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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。
当Garrity环顾他的桌子时，这些模型类似于美国塑料模型行业的历史，其套件从20世纪50年代后期到过去几个月的发布。
企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕，他们的存在将使企业做出相应的反应，而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。
近代意大利的兴起始于一场“文艺复兴”运动，这场复兴直到今天依然被人们称颂。在科学和工业革命的历史上她的确是极为重要的，因为是她重新延续了工业文明源头的古希腊文明。但是，“复兴”概念的起点也就决定了她的终点，当古希腊亚里斯多德、泰勒斯、柏拉图、苏格拉底、欧几里德、色诺芬、毕达哥拉斯等智者的经典和成就被重新研习之后，事实上文艺复兴之路下一步该怎么走就没有方向了。
在20世纪90年代，汽车和家庭垃圾的第二波污染通过类似的合作开始。
从另一个角度来看，如果这些东西的确是日本原来有可能获得的，但却没有能够得到，原因何在？也就是说，假设日本可以得到与美国一样的人均GDP，甚至更高的，超过美国1倍的人均GDP是否有可能？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。
所谓的“数字化模型”是将大量工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。具体包括通用类业务功能组件、工具类业务功能组件、面向工业场景类业务功能组件。
实现功能：全面展示楼盘内容包括细节;模拟楼盘建成后的模样和周围环境、交通;人们可以手动选择自己所喜欢的户型来详细了解。
针对传统沙盘可以用一句话简单概括的来说，展示内容虽然很具体、全面，但制作周期较长，不能随意更改内容、不能重复利用，并且展示效果单一。
随着大数据技术发展，一些大数据分析模型也被广泛使用，包括基本的数据分析模型（如对数据做回归、聚类、分类、降维等基本处理的算法模型）、机器学习模型（如利用神经网络等模型对数据进行进一步辨识、预测等）以及智能控制结构模型，大数据分析模型更多的是从数据本身出发，不过分考虑机理原理，更加强调相关关系。
中国学术界过去太过于受到“李约瑟难题”的影响，纠缠于中国历史上宋朝、清朝等为什么没能产生工业革命的“吃后悔药”过程之中。如果明白了工业革命的波浪模型理论，对这个问题就会完全释然了。那个时候工业文明的波浪离中国远着呢！根本就不可能全面继承古希腊文明成果，也不可能明白当时应有的完成科学革命的历史使命，怎么可能产生工业革命呢？甚至于在受了上百年科学文明的熏陶之后的今天，中国人对于什么是科学？应该用什么样的科学精神解决问题理解清楚了吗？似乎还没有。如果今天在受了上百年科学洗礼之后的中国人都依然没完全明白，能指望宋朝和清朝的中国人明白吗？