在选购住房时，了解户型结构直观的模型便是室内的剖面模型了。为了方便顾客选购，房地产公司越来越倾向于向顾客展示他们室内剖面图。而这些室内剖面图模型的制作是由模型制作公司来完成的。室内剖面图具有较强的功能性、直观性和趣味性，往往比较生动、逼真，通常用于房地产销售中指导消费者选购户型。随着我国房地产业的迅速发展，室内剖面图模型日益显示出其不可替代的表现力，是室内设计师用于构思创造室内空间的辅助设计手段；在设计产品的物业销售推广上，图纸更是万不能及。工业沙盘模型上的智能动态需要专业的售后服务团队进行维护，工业沙盘模型不比其他主题的沙盘模型，是个富含创意的小型微缩世界。在长世界的展示过程中，可能导致组件故障的问题，那么华野模型公司专业的服务团队将进行维护。那么就需要考虑模型公司的售后服务能力是否能快速的响应进行处理。工业沙盘模型制作是在制作一个富含有科技的小型微缩世界，在这个小世界里那些设备有着各自的分工运作。让人爱不释手的微缩世界即视感，所以在制作工业沙盘模型上需要考虑模型公司的品牌因素、制作过程中的细节因素及模型公司的售后服务能力。机械模型顾名思义就是关于机械的模型，模型有很多种，比如建筑中的 建筑模型 、规划设计中的 规划模型、机械设计中的机械模型、人体模型、动物模型、工业模型、产品模型等等。。相关动态机械模型的制作就是把真实机器按照一定比例做出来，以及外观动态效果的一种模仿。企业展厅设计作为展示企业形象、企业文化、自身品牌的重要场所，已经逐渐引起越来越多企业领导的重视，尤其是一些注重品牌形象的企业，往往会在办公楼内规划出一定的空间，请专业的展厅设计公司，进行整体形象的包装与展示。企业展厅通过优化企业形象，集中展示企业产品而获得客户的信任，让客户了解企业的文化、产品、服务、品质等各个方面，还可作为客户来访时参观、交流、洽谈的场所。因此，近年来，企业建设自身的展厅已经成为一种必然的趋势。而作为企业展厅展示核心内容的沙盘模型，也随着企业展示的需求而不断发展。
.设置沙盘先将沙盘框放置稳妥，使沙盘的方位和现地一致，再铺上3-5厘米厚，湿度适当的沙土，并用木板刮平压紧，作为等高线的平面，然后打上和地形图相应的方格，在沙盘框周围注记相应的编号。2.堆积地貌(1)依照方格将地形图上已选定的等高线，能控制地貌基本形状的等高线，以及山顶，鞍部，山脚，倾斜变换点和江河等到的位置画到沙盘面上。 (2)将计算好的山顶，鞍部，山脚，倾斜变换点和江河弯曲部等起伏明显和点，分别插上竹签.竹签的高度，为该点在沙盘上的高度加上底层沙土的厚度。 (3)在等到高线范围内，以竹签和等高线为依据，先堆出山顶，鞍部，山背等的概略形状作为骨干，再修整其他部分.如沙盘较大，可分片堆积，先堆积进出困难处，后堆积进出方便处.堆积时，应随时对照地形图，以正确显示地貌的起伏状况，并应随时将沙土压紧，以免崩塌变形.如有较大的江河，湖泊，应在修整地貌时一并挖成.堆积完毕，应作检查和修整，并从高到低逐层撒上与地面颜色相符的锯末(或喷以颜色)。3.设置地物沙盘上的地物，如房屋，铁路，桥梁，树木和独立地物等，多用相似的模型表示，公路和乡村路用宽窄不等，颜色不同的纸(布条)表示;江河用蓝色纸条或锯末表示;树林用小树枝或绿色锯末表示.地物的大小，应与水平比例尺相适应，关系位置要求正确.设置地物，应按水系，居民地，道路，树林和独立地物的顺序进行设置.后，在相应的位置上插上地名，江河名，山名和高程注记等纸牌。
为了更能突出居室内部的效果，我们在灯光设置方面先进的科技技术，通过实际的局部设计壁灯、落地灯、床头灯、水晶吊灯等表现出来并能发光，通过户内的装饰效果与灯光效果相衬托，把整个剖面模型的居家气氛表现得淋漓尽致。通过精品模型树立形象，展示出楼盘的品质。为了更好营造模型采用进口材料和装饰品，将豪宅实景化，并且一种户型能够以欧式、美式等不同装修风格呈现，使一个豪宅模型就是一个缩小的精装样板房，打造出属于豪宅的独特风韵。工业设备模型等机械模型来进行展示，尤其是一些比较大的机械，一般都会采用模型来进行展示。工业模型，俗称手版、手版模型和快速成型，主要制作方法有CNC加工，激光快速成型和硅胶模小批量生产，广泛应用于工业新产品设计研发阶段。在短的时间内加工出和设计一致的实物模型，设计师进行产品外观确认和功能测试等，从而完善设计方案 。达到降低开发成本·缩短开发周期，迅速获得客户认可的目的。
整个流程中，模型设计公司在设计模型的时候动机和目标非常重要。其中包括需求与问题的定义、建立问题的数学模型、确定数据与求解问题之间的关系、探索问题解的可能性、目标的可实现性与可评估性。经验之数据准备充分的数据：模型设计公司首先要有充分的模型设计数据，分为两个层面。首先是数据特征，用于确定能否达成模型设计的目标，特征应当具备一定的“因果关系”，分布要有“导向性”。第二数据集应当尽可能多，DNN需要大量的数据，而且模型在小的数据集上容易过拟合。建议如果条件允许可以尝试扩展原始的数据集合。数据预处理：数据预处理对很多业内人员来说是个令人头疼的问题，针对不同场景有不同的解决方案。简单介绍几种常见的方式。首先是去均值处理，即用原始数据减去全部数据的均值，把输入数据各个维度的数据都中心化为0。去均值处理后，特征虽然明显了，但是特征之间的相互比较性尚未明确，因此要用到归一化处理，把每个维度上的数据都除以这个维度上的数据的标准。另外还有一种适使用于图像处理的方式PCA/Whiteing（白化），图像中相邻像素点之间的特征极为相似，无法轻易做到收敛。而PCA可以去除这些相邻特征的相关性，达到快速收敛的目的。数据的shuffle：每次epoch的时候都会有很多的batch，一般情况下这些batch都是相同的，但理想状态是每次epoch都有不同的batch。因此如果条件允许就应该在每次epoch的时候shuffle（随机化）一次，以获取不同的batch。