游戏建模简单还是建筑建模简单？

一、游戏建模简单还是建筑建模简单？

- - 当然建筑建模简单了，而且游戏建模分为角色建模和场景建模，角色建模是偏难一点的，三维这行你别想着偷懒了，还精度要求低，没这个说，完全是你的企业给你定，多做做高级建模也没什么坏处不是么

二、建筑建模学什么？

一、BIM的价值：BIM指建筑信息模型，从工程技术的角度来理解，BIM是建筑信息模型管控技术，通过三维信息模型，可以实现建筑的精细化管理控制，提高工作效率。比如：通过三维模型进行碰撞检查，及时发现图纸上的缺漏碰缺，避免了施工中的返工和损失;通过三维模型进行设计交底、施工交底，提高了建设参与方的沟通效率和准确性。

二、从事BIM建筑建模工作，需要掌握的建筑技能：

1、建筑工程的基本知识和技能，是从事BIM建筑建模工作的基础，BIM技术的核心不是软件，BIM软件是工具，是载体，需要专业的工程技术人员来操作软件，才能产生有价值的BIM成果。建筑工程的基本知识和技能，其中包括：

(1)建筑识图：平、立、剖面、详图的识图、建筑图集的识图等。

(2)结构识图：剪力墙结构、框架结构、砖混结构、钢结构等结构类型的识图、16G101钢筋图纸的识图、结构图纸等。

(3)安装识图：掌握水电暖通各个专业的图纸识图和安装图集。

(3)施工流程和工艺：了解剪力墙结构、框架结构、砖混结构、钢结构等结构类型的施工流程和工艺、了解水电暖通各个专业的施工流程和工艺。

(4)构造形式：了解剪力墙结构、框架结构、砖混结构、钢结构等结构类型的建筑构造形式。了解水电暖通各个专业的构造形式。

2、以BIM价值目标为导向，制定BIM实施细则和标准，用于指导各个专业的协同工作。BIM建模是一个各个专业协同工作的工作，其中包括建筑、结构、给排水、电气、供暖、通风、消防、动力等各个专业的配合和协作，制定统一的标准，就显的特别重要，比如命名标准，对于同一类构件，制定统一的命名规范，以免出现命名混乱，不利于下个阶段的BIM模型整合和管理应用。

3、根据BIM应用需求，选择适用的建筑BIM软件：

Revit、ArchiCAD、PKPM、盈建科、探索者、鸿业、橄榄山等建筑BIM软件。

三、BIM建筑建模的流程和方法如下：

1、按照专业分工协作，分为建筑、结构、给排水、电气、暖通、消防等BIM专业小组，制定统一的BIM标准，比如命名标准等。

2、每个专业按照楼层划分绘制的流程。先绘制标准层，复制标准层到其他楼层，进行修改，可以提高绘制的效率和速度。

3、选择族，定义构件属性，其中包括建筑结构构件族：独立基础、柱、梁、板、墙、楼梯、屋顶、坡道等。水电暖通构件族：管道、线管、风管、阀门、配电箱、开关、插座等。

4、绘制构件，绘制的方法一般有点画法、矩形画法、直线画法等。

5、进行各专业的BIM模型整合，进行碰撞检查，管线综合，修改完善模型。

6、根据BIM目标需求，实施BIM应用，实现BIM更大的价值。其中包括设计方案的评选、工程质量管理、安全管理、造价控制、进度控制等BIM应用。

三、建筑建模是什么？

建筑建模是使用易于加工的材料依照建筑设计图样或设计构想，按缩小的比例制成的样品。

建筑建模是在建筑设计中用以表现建筑物或建筑群的面貌和空间关系的一种手段。

对于技术先进、功能复杂、艺术造型富于变化的现代建筑，尤其需要用模型进行设计创作。

四、人工智能专业要建模吗？

需要，人工智能本身就是通过算法建立模型后实现一些功能

五、建筑模型建模好学吗？

建筑模型建模是一项需要一定技术和技能的工作，初学者可能需要一定的时间和经验来掌握。然而，如果你对建筑设计和模型制作有兴趣，并且愿意学习和练习，那么建筑模型建模是一项很有趣、有创造性的学习过程。

下面是一些关于学习建筑模型建模的建议：

1. 学习基础知识：了解建筑设计原理、建筑结构和比例是非常重要的。学习建筑学的基本概念和原则，包括平面规划、立面设计、结构组成等。

2. 熟悉建模软件：掌握建模软件，例如AutoCAD、SketchUp、Revit等。这些软件提供了丰富的建模工具和功能，可以帮助你创建精确、具有细节的建筑模型。

3. 学习建筑模型制作技巧：掌握使用适当的工具和材料进行模型建造。学习不同的制作技巧，如切割、粘贴、组装等，以及使用不同材料的技巧，如纸板、泡沫板、木材等。

4. 参考现有建筑模型：观察和学习现有的建筑模型作品，尤其是与你感兴趣的项目相关的模型。这可以帮助你了解建模技术和细节，同时获取灵感和创意。

5. 练习和实践：进行实际的建模练习，从简单的项目开始，逐渐增加难度。不断练习和挑战自己，尝试不同的建筑风格和设计概念。同时，寻找机会参与实际项目，与建筑师和设计师合作，提升自己的技能和经验。

总的来说，学习建筑模型建模需要耐心、热情和实践。通过不断学习和练习，你可以逐渐掌握技巧，成为一名优秀的建筑模型师。

六、bim建筑建模全步骤？

一、熟悉图纸:

1、建筑总图：打开总图熟悉项目整体规划，项目单体建筑数量，功能。找到地库与单体的位置关系，便于确定项目基点。

2、图纸目录：仔细看图纸目录，按照图纸目录去找对应图纸，检查图纸的缺漏。

3、建筑设计说明：需要从头到尾仔细读一遍，熟悉大概内容，为后面需要查找信息做准备。

4、结构设计说明：需要从头到尾仔细读一遍，熟悉大概内容，为后面需要查找信息做准备。

5、平面、立面、剖面、各位置详图：BIM建模最基本的、最重要的依据。看图纸不能只看单专业，要多专业结合去看图纸，能更好的去理解图纸内容。

二、图纸易错、易漏部位:

1、散水、地库出地上的窗井、排风竖井、自行车坡道；

2、散水、地库出地上的窗井、排风竖井、自行车坡道；

3、屋顶机房女儿墙、雨水管、水簸箕、检修爬梯、排气道风帽；

4、人防口部详图；

三、建筑、结构专业Revit的建模流程

1、首先在Revit中创建项目样板

2、确定项目基点：

01、以总图左下角选择坐标点作为项目基点坐标，然后根据总图确定各个建筑的精确位置；

02、以（0，0）为基点坐标，建筑1轴与A轴交点为基点坐标（0，0），然后根据总图确定各个建筑的精确位置。

四、处理图纸

1、图纸处理的好坏对BIM建模工作很重要。

第二章 BIM模型建立

一、轴网标高建立

1、平面轴网要严格按照cad图纸进行绘制。

2、立面要严格按照CAD图纸进行绘制，注意立面轴网、标高表示。

二、楼梯建模讲解：

1、楼梯平法识图：

2号AT型楼梯，梯段板厚（结构深度）160，梯段高度2500，踏步数17。

2、楼梯常见梯段类型

3、楼梯Revit建模实操：

第三章 BIM碰撞报告格式及内容

1、图纸问题报告：

图纸本身的问题，一边建模一边出报告；

2、各专业碰撞报告：

各专业之间进行模型整合，可能会存在管线和结构柱、梁的碰撞；建筑门窗与梁的碰撞。

3、报告格式：

我公司提的问题报告统一格式（如下图）

第四章 模型整理

1、文件保存架构：

在BIM工作开始之前，做好文件保存架构。

2、提交模型成果及注意事项：

01、提交模型中不能存在图纸，要卸载所有链接；

02、删除所有未使用项，保证模型文件最小；

03、保存模型最后视图在三维视图中保存；

04、提交成果文件夹中不允许存在临时保存文件；

第五章 项目总结及建筑、结构模型建立常的见问题

一、建筑易错点：

1、二次结构墙体底要在结构板、梁上，顶在结构板、梁底；

2、门窗底标高是要按照建筑层高计算的；

3、住宅建筑图顶层标高都为结构标高；

4、墙体材质要贴合实际；

5、建筑面层建模需仔细，避免模型重合的情况发生；

6、墙体建模时首先要计算结构板底高度；

7、楼梯在建筑专业中表示，楼梯面层+栏杆扶手。

二、结构易错点：

1、结构基础底板变标高处必有节点做法，不要漏做；

2、常见的基础构件，柱墩，承台；

3、集水坑、电梯基坑、不能找族就用，要严格按照剖面建模；

4、注意异形柱、加腋梁、变截面梁、；

5、降板区域如果高差大于梁高，则需要设置吊板；

6、结构中如果存在结构找坡，梁要随板一起进行找坡；

7、集水坑底放坡超出基础边缘，一般情况只到基础边缘即可；

三、项目总结：

七、建筑建模软件哪个好？

建筑建模的话，做预算的话还是推荐用广联达，如果做安全施工方案的话，推荐用品名茗。

八、人工智能 机器学习建模

人工智能和机器学习建模是当今科技领域备受关注的两个重要领域。随着科技的不断进步，人们对于如何利用人工智能和机器学习建模来解决现实世界中的复杂问题有着越来越多的探索和研究。

人工智能的发展历程

人工智能作为一门涉及模拟、仿真、计算机技术等多学科知识的交叉学科，其发展历史可以追溯到上个世纪。随着计算能力的提升以及数据的不断增长，人工智能迎来了蓬勃发展的时代。从最初的专家系统到如今的深度学习和神经网络，人工智能技术不断演进，为人类带来了巨大的影响。

机器学习建模的基本概念

在人工智能领域中，机器学习建模是一项重要的技术。它通过让计算机利用数据来学习和改进算法，从而实现针对特定问题的预测或决策能力。通过训练模型，机器可以从数据中学习模式并自主地做出决策，这为解决现实世界中的复杂问题提供了新的可能性。

人工智能与机器学习建模的融合

将人工智能和机器学习建模相结合，可以进一步提升人工智能系统的智能水平和应用效果。机器学习建模为人工智能系统提供了强大的数据分析和学习能力，使得系统能够更好地理解和应对各种复杂任务。这种融合不仅拓展了人工智能的应用领域，也让系统在处理复杂问题时表现更加出色。

未来发展趋势

随着科技的不断进步，人工智能和机器学习建模的发展前景仍然十分广阔。未来，人们可以期待看到更加智能化的人工智能系统，以及更加高效精准的机器学习建模技术。这将为各行各业带来前所未有的变革和创新，推动社会不断向前发展。

九、人工智能技术基于什么建模？

人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段。

感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。

认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。

人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。

十、人工智能的5种建模类型？

人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。

人工智能主要有三个分支：

1) 认知AI （cognitive AI）

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

2) 机器学习AI （Machine Learning AI）

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

然而机器学习需要三个关键因素才能有效：

a) 数据，大量的数据

为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。