模型制作效果 1、模型制作完毕时应让用户感官有清晰的的结构分层处理，能够适应用户的教学、展览的需求。 2、模型制作生产前，需生产方提供变压器整体及局部效果图，确认效果图准确无误后，按照效果图进行生产。 3、变压器模型生产后，应和实际变压器外观及尺寸一致，整体效果逼真。 4、变压器外部高、低压套管，套管内接线柱均采用真实变压器所用物品。 对建筑模型的认识 少年儿童从小就喜欢玩积木，垒沙堡。这是他们*早参与建筑模型科技制作的实践活动，更是一直伴随着他们的成长。简单的建筑模型活动让他们许多能力得到提高，对几何的认识，空间想象的能力，对事物鉴赏的能力。这样的活动已经影响了好几代人。 建筑模型是科技和艺术**的结合体，所以制作建筑模型的活动不在是简单的手工活动实践，更是一种积累科技知识提高艺术鉴赏的机会。对历史的认识，对生存环境的认识必定增长。作为少年儿童能够更早的接受这些东西，更有助于他们的成长。 建筑模型的制作很容易开展，这就有利于更好的普及。适合各年龄段的孩子，可以利用生活中的废旧物品做材料，经过孩子们的双手，就会变成一件件美丽精致的建筑模型。它们是孩子们对生活观察，对美的认识的体现，更是成为一名优秀建筑工程师梦想的开始。 建筑模型活动已经列为全国五大类青少年模型竞赛之一，竞赛总则明确了此项活动的目标和任务，那就是:通过开展建筑模型活动，提高青少年手脑并用的能力，帮助四肢完全发育，发挥青少年的创造能力，普及建筑知识。加强素质教育，培养全面发展的下一代。 基于电力交易大数据的市场用户画像体系架构如图5所示。图5 电力市场用户画像标签体系基于电力市场行为数据的精准化推送服务。精准化推送服务以用户历史属性、行为特征数据为基础，选取具备广泛代表意义的训练样本和测试样本用于模型构建和验证，确定样本用户属性特征与服务之间的匹配关系，形成模型训练样本数据库，然后通过算法与人工相结合的方式对样本用户属性特征数据和服务数据进行整理清洗，基于训练样本基础数据，采用随机森林和梯度提神决策树算法对每一类服务的用户属性特征进行学习，完成用户属性特征与精准服务模型的构建，利用模型预测测试样本服务推荐结果，并对服务推荐结果的准确率进行评估。电力市场主体征信评估与分析。海量市场注册、交易、履约及结算信息与市场主体信用状况密切相关，基于大数据技术挖掘分析海量数据信息，利用大数据算法构建电力市场主体信用评估模型，采用感受性曲线下面积（ROC_AUC）、区分度指标（KS）、群体稳定指数（PSI）等分析方法评估分析模型效果，为应对新形势下电力市场多重信用风险问题、防范电力市场主体信用风险、建立相应的信用风险防范机制提供了重要支撑。图6 基于大数据的电力市场主体信用信息分析模型多源异构环境下电力市场运营大数据挖掘分析。