累加求和是程序设计中的一种基础算法。如在案例3中，变量s作为累加器，与变量i相加后结果存回累加器s中；随着i的变化，该操作重复次。案例3的教学过程，是学习用循环结构实现累加的算法，也是经历建模的过程，该模型由变量s和i、运算公式s=s+i和i=i+1、循环控制结构所确定。①完成了累加求和学科方法的初步认识，②完成了累加求和算法的实施细节，③完成了用程序设计语言表述该模型的构造。从某种意义上说，算法就是用于计算的一种过程模型，程序是该模型的一种形式化表达。

对于有悬空部位的模型（比如BDD的左手），需要添加支撑，打印完后手动除去即可。“填充”是空心模型内部的结构。“填充密度”决定模型强度与材料消耗。

在案例1中，其教学目标是通过BMI指数判别学习分支结构。用建模的观点分析案例1，可以发现，该教学可以使学生经历这样一个建模过程，即建立一个由分支结构、BMI计算公式以及相关参数变量组成的模型。同时，学生也形成这样一种解决问题的意识：凡是具有分段函数特征的问题，都可以转换为分支结构的模型来实现可计算化。

至于哪种模式才适合自己建模？是大家所关心的热点问题。idc主要承担的是模型实施方面的业务，只有按照规定获得或取得idc和gec的认可证书，才能和模型任务方形成有效的配合，达到满足要求的一种模型。模型制作，大致分为两个阶段。一个是建模，主要是模型不是适合模型任务的，没有做出可操作的模型，只能制作模型，模型结构比较复杂，同时存在数据挖掘、验证计算和编码等技术的挑战。

1.模型训练与大数据系统无缝集成。MetaSpore能够直接读取各类数据湖、数仓的结构化及非结构化数据进行训练，并将数据、特征预处理和模型训练无缝衔接在一起，省去繁琐的数据导入、导出和格式转换过程。

模型蒸馏：适用于场景对性能有要求，无法用很大的模型，可以用一个子模型使用全部特征。模型蒸馏弥补子模型缺少复杂结构或交互结构导致的部分收益损失，本质是一种模型压缩方案。特点：大模型指导小模型提升小模型精度；降低模型时延，压缩网络参数；适用于模型不同但特征相同的情况。

编织复合材料建模层次结构有限元分析微尺度模型确定基体/纤维的机械性能，中尺度模型确定编织复合材料的弹性性能，宏观模型确定复合材料结构的弹性响应。

5.利用预训练模型的方法，包括利用自回归教师翻译模型的方法，和利用单语大规模预训练语言模型的方法。其中，由于NAR模型和AR模型结构相似，并且AR模型的翻译准确度更高，因此很多方法提出利用预训练的AR模型来额外监督NAR模型的训练，包括在隐变量层面引入额外监督信息，和基于课程学习的迁移学习方法等。