在当今科技飞速发展的时代，AI 技术无疑是最耀眼的明星之一。而在 AI 的广阔领域中，垂域 AI“小”模型正逐渐崭露头角，展现出独特的魅力和价值。垂域AI“小”模型通常指的是针对特定行业或领域定制的人工智能模型，这些模型在设计时就考虑了特定领域的数据特性、业务需求和应用场景。与通用的大型AI模型相比，垂域AI“小”模型可能在规模和复杂性上较小，但它们在特定领域内具有更高的精确度和效率。这些模型可以快速适应并解决特定行业的问题，提供定制化的解决方案，从而在专业领域内实现更优的性能。
自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Model，ARMA）是一种时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两种模型的特点。ARMA模型可以表示为：「」ARMA模型的目的是捕捉时间序列数据的自相关性，通过拟合历史数据来预测未来的值。它广泛应用于金融、经济、气象等领域的数据分析和预测。
Word2Vec是一种自然语言处理中用于生成词嵌入的算法。它通过训练一个浅层神经网络来将词汇映射到向量空间中的连续向量，这些向量可以捕捉词与词之间的语义关系。Word2Vec由Tomas Mikolov和他的团队在2013年提出，它有两种主要的架构：连续词袋（Continuous Bag of Words，CBOW）和Skip-gram模型。
BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）作为一种先进的建筑设计、建造与管理方法，其核心在于通过三维数字技术集成建筑物全生命周期的信息。为了确保BIM模型能够在多学科、多参与方之间高效共享和协同作业，制定一套统一且详细的技术标准显得尤为重要。一、BIM模型技术标准
