——您现在访问的是:博物馆数字沙盘厂家定制,上海船舶海工模型制作公司,苏州互动数字沙盘制作公司,工业动画制作
  • Mauris feugiat elit sed elit consequat massa nunc

    Etiam porttitor aliquet nunc, non pulvinar nulla placerat et. Ut ipsum sapien, iaculis nec aliquet vel, pretium id mauris. Cras aliquet magna in eros mattis eu gravida urna fermentum.

  • Proin vel neque vel leo pulvinar tempor vitae sed

    Etiam porttitor aliquet nunc, non pulvinar nulla placerat et. Ut ipsum sapien, iaculis nec aliquet vel, pretium id mauris. Cras aliquet magna in eros mattis eu gravida urna fermentum.

  • Maecenas ultrices, est vel aliquam luctus posuere

    Etiam porttitor aliquet nunc, non pulvinar nulla placerat et. Ut ipsum sapien, iaculis nec aliquet vel, pretium id mauris. Cras aliquet magna in eros mattis eu gravida urna fermentum.

  • Cras dictum enim vitae urna auctor feugiat

    Etiam porttitor aliquet nunc, non pulvinar nulla placerat et. Ut ipsum sapien, iaculis nec aliquet vel, pretium id mauris. Cras aliquet magna in eros mattis eu gravida urna fermentum.

热门应用领域

科博馆类数字展厅以最新的设计理念,最新的展示技术,将过去的历史、人物、物品等重现,通过数字展项互动以及最前沿数字内容观赏模式等,让参观者如同时光倒流,体验一段耐人寻味的科技文化之旅。

本标准根据具体的工程实践,并参考了国内和国际标准的相关内容,重点参考报批中的《交付标准》,力求在术语概念方面形成一个完整、兼容、开放的体系。

  • Post title 1

    Curabitur nibh dolor, molestie id aliquet et, porta et tortor. Cras id risus a tortor mollis ornare ac quis risus. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes.

    Read More
  • Post title 2

    Curabitur nibh dolor, molestie id aliquet et, porta et tortor. Cras id risus a tortor mollis ornare ac quis risus. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes.

    Read More
  • Post title 3

    Curabitur nibh dolor, molestie id aliquet et, porta et tortor. Cras id risus a tortor mollis ornare ac quis risus. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes.

    Read More

自主研发,行业领先

沙盘是按照一定的比例将小区整体呈现在模型上的,一般开发商在使用模型时,必须注明“模型”或“效果图”等字样,还会在模型盘标明沙盘与实物的比例。大家要明白沙盘上的标注都是什么意思,购房者可以根据沙盘模型的比例来计算楼栋的一些数据,比如楼间距、绿化率等。

More 上海落户新政

行业解决方案

近年来随着边缘计算和物联网的兴起与发展,许多移动终端(比如手机)成为了深度学习应用的承载平台,甚至出现了各式各样专用的神经网络计算芯片。由于这些设备往往对计算资源和能耗有较大限制,因此在高性能服务器上训练得到的神经网络模型需要进行裁剪以缩小内存占用、提升计算速度后,才能较好地在这些平台上运行。