这是通过展示令人惊叹的建筑模型，来展示建筑项目设计的绝佳方式。用于销售和营销的住宅建筑模型C2.3:公开展示和指导这类建筑模型可用作大型综合建筑（例如城市）的站点地图，也可以用作公园的站点地图，使访客了解他们位置，以及如何到达目的地。此外，当地居民还可从模型中了解周边环境将如何影响他们生活。用于规划的展示模型C2.4:筹款拥有良好的建筑模型可以激发投资者的理解、热情、信心，从而有助于吸引投资者。营销现场的展示模型C2.5:建设项目批准书和许可证在建筑流程中，有部份政府机构或业主要求采用建筑模型，以确保在审批过程中某些建筑项目是否与当地相关的开发计划和场地周围环境紧密结合。这是帮助获得建筑项目施工许可证的理想方法。良好的建筑模型可以使监管者更好地理解项目。因此，开发人员更容易获得相关批准。莫斯科丽思卡尔顿酒店模型C2.6:抽象和未来的建筑理念不能使用当今技术实际构建的设计的未来概念模型，可以帮助人们想象未来的可能性。

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　　以新能源为主体意味着双高（高比例、高电力电子装备）特点明显，由于状态改变时序短、序列信号频域分布广、影响动态过程变量混杂，采用传统以固定参数为核心的静态模型对系统进行描述和求解比较困难，需建立适应大规模强随机性系统的高性能仿真计算能力。第三，快速协同。新型电力系统对快速协同能力提出了较高要求，随着电网上下游主体互动加强，电网管理工作内容和形式将发生频繁变化，需把握数据主线，通过提升企业数字化运营系统的灵活性和开放性，实现规划建设、物资供应、安全生产、资产财务等全链条感知和全面贯通，提升业务效率，进而促进管理变革。在常年观测归纳和演绎的基础上，电力行业积累了丰富经验、规则和知识，可描述电力基础设施外形结构、系统电气量状态变化、拓扑连接关系等，将这些知识融入人工智能算法模型，形成数据驱动、知识引导和物理建模的新型智能算法，并用知识表达来刻画数据所蕴含的规律，进而形成人机协同模式，这取决于构建涵盖电力系统海量多源数据、算法、应用的完整知识体系。数字电网知识表达体系新型电力系统高维、动态、不确定性给电网安全稳定运行带来巨大挑战，传统方法难以精准完整刻画和实时掌控庞大的电力系统，相比之下，数字电网的多重知识表达，将推动新型电力系统可观、可测、可控成为现实。通过数字电网的多重知识表达，可提取物理电网的特征规律，精准描述物理电网设备的形态、系统运行的趋势、人-机-物三元空间的关联关系，实现对物理电网最优的决策控制。在中国工程院院士潘云鹤提出的AI 2.0知识三种表达（知识的形象表达、知识的语言表达、知识的深度神经网络表达）的基础上，面向数字电网支撑的新型电力系统进行具象化丰富，多重知识表达主要有四种形式:数字电网知识的形象表达主要应用于描述物理电网设备的形态；数字电网知识的函数表达主要应用于描述电力系统电气量、非电气量各类数据的时序变化物理规律；数字电网知识的语言表达主要应用于描述电力系统人机物环的关联关系；数字电网知识的深度神经网络表达则作为一种有效的数据驱动工具，对上述三类应用实现补充和支撑，这样即可形成数据驱动、知识引导和物理建模相互统一的人工智能模型。

　　水利部印发了水利业务四预功能基本技术要求，加快构建2+N业务体系的四预功能智能业务应用，助力我国智慧化水利建设。据此，整个中国智慧水利的建设逻辑基本阐明，先建设数字孪生流域/水利工程，再构建四预业务应用体系，最终建成我国的全面智慧水利。水利业务四预功能技术架构图（水利部）1.四预的内容四预过程包括预报-预警-预演-预演，预报则对降水、水位、流量、径流量、地下水位、墒情、泥沙、冰清、水质、淹没影响等水安全要素进行预测预报；预警则对江河洪水、山洪灾害、城市内涝、工程灾害、干旱灾害、供水危机、水生态环境危害等水利灾害风险进行预警；预演则对流域防洪调度、水资源管理调配、水工程调度运用、突发水污染事件处置、水生态过程调节等水利调度应用方案进行预演；预案则对预演生成的众多方案进行影响评估并进行优化，结合救援与人员物资保障体系，确定最优预案。在这四个过程中，基于自然水科学的数值模型（简称水科学模型）扮演着至关重要的作用。2.水科学模型在预报中扮演的角色？水情预报是一个行政行为，但背后需要科学技术的精准支撑，而水科学模型就扮演着此角色，它能定量的给出不同预报对象的水安全要素值，并且给出具体的经纬度坐标范围，辅助水情预报员开展作业预报。目前国内开展的预报对象包括水文站、水库、闸坝、河道断面、蓄滞洪区、湖泊、海岸、城市乡镇等，预报要素包括降水、水位、水质、流量、径流量、淹没范围、泥沙、富营养化、水华等指标，结合气象预报和监测数据，可开展不同时间周期的预报。例如，将降雨数据、产汇流模型、一维水动力模型耦合使用，通过对降雨-产流-坡面汇流-河道汇流的全过程计算，可以获得流域或区域内任意河道断面的水情数据（水位、流量、洪峰、洪峰量、径流量等），如果在河道中叠加泥沙输运模型和水质模型，可以进行含沙量、氮磷、需氧量等物理量的预测预报。预报的周期主要由降雨数据的提前获得时间决定，目前降雨数据获得的手段包括降雨数值预报模型。