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高效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等人在世界顶级学术期刊《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带领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。 水电站的装机容量主要取决于水头和流量的大小。山区河流的特点是流量不大，但天然河道的落差一般较大，这样，发电水头可通过修造引水明渠或引水隧洞来取得，适合于修建引水式水电站水电站模型水利枢纽模型 三峡大坝水电站 三峡众所周知是拦河大坝为混凝土重力坝，坝轴线全长2309.47米，坝顶高程185米，最大坝高181米。泄洪坝段位于河床中部，前缘总长483米，设有22个表孔和23个泄洪深孔，其中深孔进口高程90米，孔口尺寸为7×9米；表孔孔口宽8米，溢流堰顶高程158米，表孔和深孔均采用鼻坎挑流方式进行消能。电站坝段位于泄洪坝段两侧，设有电站进水口。进水口底板高程为108米。压力输水管道为背管式，内直径12.40米，采用钢衬钢筋混凝土联合受力的结构型式。校核洪水时坝址最大下泄流量102500立方米/秒。水电站模型水利枢纽模型 水利枢纽 是为满足各项水利工程兴利除害的目标，在河流或渠道的适宜地段修建的不同类型水工建筑物的综合体。水利枢纽常以其形成的水库或主体工程——坝、水电站的名称来命名，如三峡大坝，新安江水电站，丹江霞水库，等；也有直接称水利枢纽的，如葛洲坝水利枢纽水电站模型水利枢纽模型 滚水坝其实就是低溢流堰，一种高度较低的的拦水建筑物，其主要作用为抬高上游水位、拦蓄泥砂。主要原理是将水位抬高到一定位置，当涨水时，多余的水可以自由溢流向下游。因此，除了满足取水的高程要求外，还要满足冲砂的要求。具体根据其作用、地质、水文等因素来确定规模。 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必须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）完全独立且服从正态分布。4）只考虑正向物流，暂不考虑逆向物流。