BIM輕量化助力建築業邁向BIM+時代

阿新 • • 發佈：2019-01-18

多年以來，BIM一直是曲高和寡，僅僅在建築圈內孤芳自賞。我們花那麼多心思建了那麼多BIM模型，如果僅僅在建築圈內使用，未免暴殄天物。如何充分發掘BIM的價值，讓更多的受眾從BIM中受益，這是我們亟待解決的問題。北京畢加索智慧科技有限公司也正是立志於此，致力於推動從BIM時代向“BIM+”時代的邁進，在建設新型智慧城市的程序中貢獻自己的力量。

BIM輕量化助力建築業邁向BIM+時代

BIM輕量化技術解析

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BIM輕量化——瀏覽器展示

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基於WebGL/Threejs技術的BIM模型輕量化之圖元合併

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翟超：BIM技術對傳統建築業轉型升級帶來變革

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文思海輝·金融數字化營銷平臺——創新科技助力營銷變革新時代

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輕量化神經網路綜述

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縱覽輕量化卷積神經網路SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet

1. SqueezeNet 具體如下圖所示： Fire module 輸入的 feature map 為 H*W*M 的，輸出的 feature map 為 H*M*(e1+e3)，可以看到 feature map 的解析度是不變的，變的僅是維數，也就是通道數，這一點

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北京2018年11月14日電 /美通社/ -- Analog Devices, Inc. (ADI)近日在其先進工業4.0發展規劃中公佈了一系列解決方案，旨在幫助工業裝置 OEM 加速邁向工業4.0。這些新型解決方案為現有工廠基礎設施提供新一代的靈活性、連線能力和效率。

影象分類網路模組化,深度化,輕量化

Residual Network在深度網路變得越來越深的情況下，研究員發現的第一個問題就是退化現象，網路越深，對計算資源的要求就越高，並且當深度達到一定程度後，增加網路層數不但沒有準確性上的提升，反而出現了退化。解決或降低退化現象的第一款神器就是ResNet。ResNet引入了殘差網路結構(Residual

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總結今年來的幾個輕量化模型：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet 下面給出時間軸： 2016.02 伯克利&斯坦福提出 SqueezeNet 2016.10 google提出 Xception 2017

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輕量化運維之一 Fabric

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0x00 前言由於各類模型在落地使用時都或多或少地需要一些超參的調整（學名調參、俗稱煉丹），但如果每次修改少量超參之後，都要把網路和模型重新初始化一遍，這樣就太花時間了，所以考慮能否儘量減少，甚至可以一次初始化，N個 for 迴圈的形式來解決超參測試呢？ 0x01 測試程式

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輕量化網路：MobileNet-V2

MobileNetV2: 《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation》於2018

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畢加索釋出輕量化轉化引擎及BIMSOP協作雲平臺

一直以來，雜務纏身，部落格都好久沒有更新了，以後還是要繼續堅持總結一下、希望能有時間堅持下去：）月初在國家會議中的智慧展會上，我分享了畢加索公司近來的工作，即自行研發的輕量化轉化雲平臺，以及以此為基礎構建的BIMSOP協作雲平臺，有朋友提到ppt的地址沒有記下來，於是在這裡貼一下。另外也歡迎大家試用

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