关注模型本身需要传达的设计点，比如更好的大空间内的关系以及建筑本体与他周围环境之间的互动。它存在的意义在于它能在设计项目开发和进行的过程中很好的展示出设计思路，同时便于找到更好的设计方案和问题解决方案。+++ by Alex Zink from Payette工欲善其事必先利其器，制作出的模型除了需要投入大量的时间和耐心以外，趁手的的建模工具也至关重要。所以：以下就是模型制作所需工具不完全（其实已经挺全的了）手册！+模型制作主要材料Sulphite Paper 亚硫酸盐纸：aka鸡皮纸，它非常薄，很容易弯曲折叠做出各种造型，非常适合制作有曲线的建筑模型。Card Stock 卡纸：比亚硫酸盐纸厚一些但仍然很柔韧。卡纸颜色丰富，选择中性颜色的卡纸外加手电可以在模型中展示不同光线对建筑的影响。+++ by RJ ModelsPaper Stock 纸料：比卡纸更厚一点的纸。Madeira balsa 马德拉轻木：这种薄木材非常易于切割，但又比纸或卡片更，细节也可以做的更到位。用这种材质做出来的模型所呈现出效果会更，如果是用于向客户展示也会显得更。+++ by RJ ModelsBasswood 椴木：椴木比轻木密度更大、更重，当然切割和打磨的难度也会更大，但是由椴木制成的模型保存期限会更久。
扬州斜击式水轮机模型_压水堆核电站模型
1、中央服务器及控制中心：1.2m×1.5m×0.8m：钢板厚度:1.0㎜～1.2㎜；静电喷塑工艺/机械锁；I/O控制平台；系统构成: 开放式的可编程控制平台、人性化的中文操作界面、交互式的控制结构；输入端口:8路立可编程RS-232控制接口、8路数字I/0输入；输出端口: 20路立可编程IR红外发射口、20路数字I/0输出口；电力输入: 110V-240V；电力输出: 20路继电器控制接口；
2、联想品牌计算机2台：控制端：英特尔四核四核心CPU，操作系统: Windows(R) 7；显示器: 联箱 19英寸宽屏液晶平板；
3、投影仪及幕布一套；
4、音像功放系统1套；
5、易控仿真软件：电路布局、控制程序、语音程序、公司开发易控软件、测试系统、数据反馈系统、多媒体系统，数字登录系统；
产流模型需根据流域或区域的气候、植被、土壤、土地利用等因素，考虑选择合适的产流机制，比如针对湿润或干旱地区，产流机制是不一样的，具体对应蓄满产流还是超渗产流，需要因地制宜，选择合适的公式与参数；产流结构也需要考虑，比如是否考虑壤中流和地下水流动。坡面汇流模型有单位线法、线性水库法、滞后演算法、二维地表浅水方程法，针对山区小流域洪水模拟选择二维地表浅水方程。一维河道水动力模型则采用一维圣维南偏微方程进行计算。3.水科学模型在预警中扮演的角色？水科学模型在预警环节作用较轻，预警重要是对不同灾害对象，确定要素，再对这些要素定量分析，确定预警阈值，根据阈值的划分，结合管理方法和行业标准，制定预警等级和信号。在此环节，水科学模型可以对要素的阈值进行科学评估，比如对河道断面水位阈值设定进行评估时，需要考虑水位上涨的速率、水位对应的淹没范围、淹没时间、淹没损失等，进去综合评估，验证阈值确定的是否合理。4.水科学模型在预演中扮演的角色？水科学模型在预演环节扮演着多维时空统一数据驱动者的角色，为三维可视化模型提供丰富的数据驱动。多维数据是指，水科学模型可以提供水位、流量、流速、流向、泥沙、氮磷、需氧量、大肠杆菌、重金属、藻类等多个维度的物理量；时空统一是指所有物理量在统一时空坐标系。在预演的过程中，水科学模型输出单个或多个物理量结果进行时空演变，另外结合水工程的调度规则，可以生成多种方案的演变结果库，供水利管理人员进行分析。此外，水科学还可以耦合经济效益评估模型，以及灾情损失评估模型，将每个预演方案带来的经济效益和灾情损失进行预演分析。比如在一场洪水演进中，使用二维水动力模型来计算淹没区域的时间、范围、水深，结合这些计算结果与数值网格对应的人口、房屋、农田、交通、工矿等社会经济信息，通过经济损失评估模型，实时得出受灾人口、受灾房屋、受灾经济等数据。5.水科学模型在预案中扮演的角色？预案环节主要是在预演方案库中优化方案或者挑选优的水工程调度方案，以及编制防守抢护、人员防灾避险等措施方案。在方案优化分析中，需要综合考虑到水工程受损、受灾人口、房屋受灾、工厂受灾、农田受灾、经济效应等方面，在分析这些利害关系时，以及后期制定受灾人员物质转移路线、安置地点、救援人员物质装备配比，都会用到水科学模型的时空分布水情数据做支撑，比如淹没的时空过程数据（时间、坐标及对应的水位值）。
客户定制化、能耗低碳化也正在成为制造新模式的演化趋势。人机交互技术、虚拟现实与增强现实技术，为人们提供了很多全新且便捷的信息采集传输的新思路、服务体验升级的新方法。而这些新思路、新方法将助力制造新模式朝着产品多样化、客户定制化的方向继续演进，从而带来面向未来的颠覆式产品服务体验。「 1. 新一代人工智能技术的发展路线」回顾近十几年人工智能各项技术的发展路线，我们可以发现，新一代人工智能技术的演化存在两个阶段，也即2012年之前的稳步增长阶段和2012年之后的爆发式增长阶段。2006年，Geoffrey Hinton等人在世界学术期刊《科学》上发表论文，提出解决深度神经网络训练中梯度消失问题的解决方法，这篇论文的发表后来被广泛解读为深度学习相关研究开始兴起的标志，2006年也被一些学者称为深度学习元年。这篇论文虽然在当时引起了一定的反响，但真正让深度学习技术进入爆发阶段的是2012年的ImageNet图像识别大赛。这次比赛中，Geoffrey Hinton的学生George Dahl团队利用深度学习的方法一举夺冠并引起轰动，与深度学习技术相关的研究也开始了爆发式增长。
