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用3DMAX打开原始模型数据，在导出.fbx格式数据时，设置坐标系为左手坐标系。②导出.assetbundl格式：将导出的.FBX三维模型数据导入到Unity3D软件场景编辑界面，移动模型至坐标系的原点处，输入模型相关经纬度信息，最后导出.assetbundl格式文件。
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。
(4) 参照《SE愿景2020》解释，中文定义纳入从基于文档模式到基于模型模式的范式转移，点出MBSE产生缘由和要解决的问题。
地处长三角核心之地—上海，海陆空交通十分便捷，使我们能高效的为周边省市乃至全国、世界各地的客户提供各项服务；
虽然光辉城市Smart+设计平台将绝大多数渲染工作搬到了云端，但是基本的设计模型载入和效果调整还是需要在本地完成，这个阶段的效率就与PC的性能直接相关了。
流水线达成了效率革命，但老福特的决策还始终是工厂主做派。对内是独断，一句话就能免掉不顺眼的车间负责人；对外也是独断，比如坚持只卖黑色的T型车；或者宣称，公司的使命就是造出最便宜可靠、穷人也买的起的T型车。这些决策很难修正，旁人也难以争辩，他是老板嘛。
由于 机械模型 的材料的详情，它是必不可少的维护，维修机械模型配件和检查，对造成的损害，修复损坏的零件，气动引射器的所有部件都检查泄漏和特定用例的措施。
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。
如果当时日本抓住时机永久性地解决历史问题，并且领头来整合整个亚洲的经济，美国并不会马上有什么不舒服的感觉，而整个亚洲也会对日本感恩戴德，都会想着借机“傍一下日本这个大款”。待日本避开美国锋芒，与整个亚洲合为一体，东京就会是整个亚洲的金融中心，以东京作为央行所在地成立亚元，即使不能像以法兰克福作为央行所在地成立欧元一样顺理成章，至少也是有极大可能性的。就算美国在这个过程中有些不舒服，只要不时安慰一下，不让美国太过难受，也适时让渡一些利益，美国也很可能就“只好如此”地将就下去，而不至于闹翻了。如果情况是这样，将不会有广场协议，日本再发展20年之后的今天情况会是什么样就可想而知了。
数据安全问题，德国人非常注重数据安全，陪同讲解翻译的德累斯顿工业大学的王教授补充说，在网上一般找不到德国人的照片，德国政府和研究机构都深刻认识到随着工业4.0和数字化的深入发展，数据成为越来越重要的资产和财富，他们对信息安全极其重视，德国政府对于微软、google等美国大公司动不动就因为信息安全问题进行处罚，但是一方面由于德国本土互联网业不够发达，又不能不使用这些系统，另一方面德国政府不像中国政府那么Power，可以用行政命令直接把google请出中国市场，所以德国政府其实很无奈，只能是发现信息安全问题就严厉的处罚这些外国公司。
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。
从技术上来讲，Differential Growth对于Rhino这样一个nurbs软件来说做起来并不方便，而在动画、影视特效等等领域，这样的生成在Maya、Houdini、C4D当中则是非常常见。
基于采集的照片开展自动化三维建模，成果数据在户外现场确认，可克服数据周期性大范围更新生产带来的数据现势性不及时和更新费用高的不足，实现实时便捷地对小范围目标建筑物进行增量更新采集。今后，还可发展众包形式开展增量更新采集。
在大会的比赛室里，各种飞机，船只，汽车，宇宙飞船，人物，装甲车和假设模型在星期六开始评判之前仍在进行。对于科幻小说爱好者来说，有大量的星际迷航，星球大战和其他模型，“2001：太空漫游”中的一个3英尺长的探索模型让三名男子在开放的吊舱舱门中查看是否有HAL弗兰克普尔杀了他。
W-劣势：比较分析企业在外部市场环境、内部经营方面相对于其他竞争对手的劣势;
数字沙盘作为数字化产物的标志 ，是一种可最大价值的体现载体，能够生动直观地展现信息量极为丰富的内容，目前，数字沙盘的应用越来越广泛，人们青睐于数字沙盘的直观展示和震撼效果，数字沙盘已经成为各行各业用作展示的一大重要手段。
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。
Ermakov博士认为目前的自动驾驶技术还不够成熟，积累的数据还不够，美国的很多实验并不值得信赖，自动驾驶汽车撞树就充分说明了问题。德国提出要在2023年研发成功足够安全的自动驾驶汽车，Fraunhofer研究所和大众宝马等大公司发起成立了自动驾驶汽车联盟，目前这个方向是Fraunhofer的重要研究方向之一，已经有很多的成果在逐步应用，对于汽车工业，德国认为是核心竞争产业，各方面投入都很大，Ermakov博士认为汽车产业不会因为互联网公司的介入而被轻易颠覆。