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规划时需要确定每个仓库服务上下游哪些节点、满足什么样的需求，需求包括客户、产品、订单、渠道等各个维度的需求，建立结合企业运作特点的网络结构。不同的客户、渠道、产品、订单之间的物流需求必然存在差异，因而进行网络规划时需要整合它们之间的各种需求特性。1、构建变量整个网络可能会涉及不同的客户、渠道、产品、订单等等，需要对这些变量进行多维度的统计分析。在案例A中，我们分析了【不同订单类型的订单数量、不同销售渠道的订单数量、各订单类型各月订单量分布、各产品各月订单量、各销售渠道售达方订单量及订货频次分布、各销售渠道、各订单类型售达方订单量分布、各订单类型售达方各月订单量分布】。在实际的物流网络中经常存在很多不确定性,比如物流量会因市场的变化会发生波动，对于这些不确定性在概率论的基础上，我们可将这种不确定因素看作是服从某一概率分布的变量来处理,如正态分布的均值和标准差，但运用这种方法的前提是有充足且可信的历史数据。为了简化和明确所规划的数学问题，此处增加几个约束条件：1）一个仓库可以向多个客户运输货物，但是一个客户只能对应一个仓库。2）仓库之间不考虑横向供货/配送，都由上级供货配送运输。3）仓库的容量无约束。4）各个需求点（客户）完全立且服从正态分布。4）只考虑正向物流，暂不考虑逆向物流。

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建筑物细部构件通过按照图纸电脑画制，激光切割，外墙打磨喷漆上色，并根据设计进行分色处理等手段完成（包括雨蓬、飘板、百页等建筑结构），使微缩模型更加精美、逼真；表现建筑物外形的大气与现代感、线条的流畅性；建筑物外墙颜色以现场实际确定的颜色为准，外墙分色着色均匀，色彩靓丽、自然。建筑物本身做出精细的墙面层次、凹凸线、装饰图案、凸窗、阳台、栏杆等细部构造，直观地表现建筑物的立体效果。外墙、门、平窗、凸窗采用质感真实通透的进口有机玻璃和进口PVC板装饰，质感真实、自然；外墙面经镭射激光切割，达到仿真效果，塑造出各类材料外墙的仿真效果；墙面采用进口颜料喷塑，确保色彩与实物一致。

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电脑技术的飞速发展，传统设计制作行业也发生了变化，开始使用CAD（计算机辅助设计）技术，即使是重视整体流程的教育也发生了很大的变化。从事物实际技巧的教育而转化为CAD来进行表现的设计教育，教育也跨越了设计工具的领域，计算机教育也成为了工业设计教育的中心，这样一来，原本实际技能的学习时间也大幅度的减少，联系社会实现而言，自己不能诠释三维形体的学生日渐增多，导致他们无法实现实物制作，因此也就出现了就业难的问题，而作为企业来说找不到一些通过基础培训就能直接上岗的人员，造成了人才难找的问题，这些问题的出现，在一定程度上促使我们不得不从其根源上对模型教学的重要性予以重新认识。

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。