Project title 1
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。
致力于大型展览展示项目的展示咨询、展厅设计与、展厅设计施工、多媒体沙盘！
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。
决定供应商力量的因素有：投入的差异、产业中供方和企业的转换成本、替代品投入的现状、供方的集中程度、批量大小对供方的重要性、与产业总购买量的相关成本、投入对成本和特色的影响、产业中企业前向整合相对于后向整合的威胁等。
日常生活中，当我们走进售楼处，通常会看到缩小版的楼盘等模型，加以灯光装饰。这种沙盘就属于传统沙盘，但这种传统形式的沙盘往往过于单调。因此，数字沙盘应运而生。
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。
总结一下，长时间内TFT-LCD型AR-HUD恐怕都是主流，未来可能从两个PGU缩成一个，成本更低，竞争力更强。DLP曲高和寡，只能在顶级豪华车上看到，恐怕奔驰E级都不可能使用。激光HUD是未来发展方向，但恐怕只用在L3级以上自动驾驶车辆上。
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。
互动性、LED声光电效果、大型视野展示系统溶为一体的高端数字沙盘，在展示效果上更加直观，尤其是大型LED屏演示数字沙盘，视野开阔，模型清晰，可以通过大屏控制沙盘模型，实现人机互动!
因为德国有效抓住了关键的时机解决了历史问题，并在其后成为欧盟的实际领导者，即使面对大量新兴市场对手的竞争，德国依然保持了长久的经济竞争能力。虽然德国人口为8500多万，低于日本的1.27亿，但依托于整个欧盟的广大腹地，为德国经济保持活力提供了有效支撑。15年前，德国与日本经济情况相似，但15年来，德国出口一直保持良好增长，日本却举步为艰。2000-2012年间，德国对欧盟的出口增长占到其总出口增长的60%。而中国市场占到日本同期出口增长的三分之一。中国市场对日本如此重要，却因历史问题最终不得不受到影响。
4.0富士康外部抢单+内部抢单的全面竞争的模式，进化压力和学习周期是最短的。把几十个分厂几千名管理者当作一个神经学习网络的话，那每一笔订单都会刺激神经元细胞的重新连结。
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。
在整个工业文明波浪的传递过程中，每一个国家都会面对工业革命一定历史时期的机会。有些国家对机会把握得很好，在工业文明波浪传到自己国家时达到了很高的跨度。例如古希腊、英国、德国和美国就是典型的案例。而有些国家只是借机通过贸易或工业等发了一些财，工业文明波浪的高峰传走之后，一切即归于平静。例如西班牙和葡萄牙，曾经是坐在一起瓜分整个地球的两大国际巨头，而今却沦落为“欧猪五国”成员（是国际债券分析家、学者和国际经济界媒体对欧洲五个主权债券信用评级较低的经济体的贬称。这个称呼涵盖葡萄牙、意大利、爱尔兰、希腊、西班牙。他们几乎全都曾是工业文明波峰之巅的历史明星）。在这一点上，又有各个国家自己的偶然性和主观意志作用的力量存在。
数字沙盘在2016年确定升级，数字沙盘成为“朝阳·大数据展示中心”的基础承载平台，利用物联网、大数据、倾斜摄影、云计算等相关技术，实现朝阳区城市级别大数据在数字沙盘上的整合与展示。