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数字模型这一新名词将在不远的未来取代传统建筑模型，跃身成为展示内容的另一个新亮点。数字模型超越了单调的实体模型沙盘展示方式，在传统的沙盘基础上，增加了多媒体自动化程序，充分表现出区位特点，四季变化等丰富的动态视效。对客户来说是一种全新的体验，能够产生强烈的视觉震撼感。

AI数字人软件通常需要以下步骤：
1.明确需求：首先需要明确AI数字人需要具备哪些能力和特性，例如语言理解、情感表达、人格特点等。
2.收集和清洗：收集并清洗用于训练AI数字人的，例如文本、语音、图像等。
3.模型开发和训练：使用机器学习和深度学习技术，开发AI数字人的模型，并使用收集的对模型进行训练。
4.模型测试和调整：测试模型的准确性和鲁棒性，并根据测试结果对模型进行调整和优化。
5.集成和部署：将训练好的AI数字人模型集成到软件系统中，并对系统进行部署和测试。
需要注意的是，开发AI数字人的软件需要涉及多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，因此需要具备相关的技术和知识。同时，开发AI数字人的软件还需要考虑到伦理、法律等方面的问题，例如隐私保护、人工智能道德等。
在开发AI数字人的软件时，需要注意以下问题：
1.隐私保护：在收集、处理和使用时，需要遵守相关隐私法律法规，保护的隐私和安全。
2.算法公平性：需要确保AI数字人的算法是公平的，不会因为人种、性别、年龄等个体特征而歧视某些人群。
3.透明度和解释性：AI数字人的决策应该是可解释的，人们需要理解AI数字人是如何做出决策的。
4.伦理和道德：AI数字人应该遵守伦理和道德规范，不能侵犯人类基本权利和自由，不能用于恶意目的。
5.安全性：需要确保AI数字人的系统安全性，防止攻击和恶意行为。
6.偏差：AI数字人的训练需要涵盖不同的人群和情境，避免偏差导致AI数字人的误判和偏见。
7.知识产权：需要遵守相关知识产权法律法规，保护AI数字人的知识产权和创新成果。总之，在开发AI数字人的软件时，需要考虑技术、伦理、法律、安全等方面的问题，确保AI数字人的可持续发展和良性应用。

关于不同控制策略或设计变量对系统的影响，或是系统受到某些扰动后可能产生的影响，是在系统本身进行实验，但这并非永远可行。原因是多方面的，例如:实验费用可能是昂贵的;系统可能是不稳定的，实验可能破坏系统的平衡，造成危险;系统的时间常数很大，实验需要很长时间;待设计的系统尚不存在等。