智能工程數據
關注創建者：cadenas 創建時間：2019-03-12
智能工程數據的視頻教程
人工智能工程應用實例： 發動機排放數據學習及預測
人工智能工程應用實例： 發動機排放數據學習及預測 適用人群：主要是面向對人工智能與機器學習技術在工程中的實際應用感興趣的各行業相關工程人員。 人工智能工程應用實例： 發動機排放數據學習及預測（免費）【已結束】 直播時間：2020-08-18 19:30 人工智能和機器學習是當前最熱門和前沿的領域，作為工程人員我們更關心如何將人工智能的相應技術與工程實踐相結合。
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Altair人工智能與數據科學平臺使用培訓
Altair人工智能與數據科學平臺使用培訓 適用人群： 從事人工智能行業、對人工智能感興趣的人群 直播內容： 1. RapidMiner Studio 自動數據清洗與自動建模； 2. RapidMiner AI Hub 模型版本與權限管理； 3. 自定義建模流程介紹； 4. 模型該如何選擇和評估。
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智能工程數據的實例教程
</p><p><br></p><p>“我們擁有龐大的賽車日志數據庫，但海量數據幾乎令人無從下手。Altair Panopticon正是理想的解決方案，它既能挖掘歷史數據中隱藏的模式，又能實時解析賽車傳輸的數據流。</p><p class="ql-align-right"><strong>—— Prodrive高級數據分析工程師 </strong></p><p class="ql-align-right"><strong>Alistair Grimshaw</strong>”</p><p><br></p><p><strong>數據挑戰：TB級賽事數據的智能困局</strong></p><p><br></p><p>Prodrive原有的分析系統雖然能夠采集賽車傳感器數據，<strong>但與大多數賽車數據分析系統一樣，難以有效處理長期積累的大規模數據集</strong>。然而，對賽車全生命周期發動機數據的分析，能夠為設計和制造工藝的優化提供關鍵洞察，從而提升車輛性能。此外，準確預測關鍵部件的潛在故障時間，有助于車隊在比賽中優化進站策略。</p><p><br></p><p>由于Prodrive賽車搭載的傳感器數量眾多且采樣頻率高，單車全生命周期產生的數據量極為龐大。在常規比賽周末，每輛賽車可生成約0.5 TB數據；而在測試期間，每周數據量可達5至10 TB。因此，Prodrive需要一套能夠高效管理海量數據、提供更強大分析能力，并支持快速開發和部署周期的數據分析軟件。</p><p><br></p><p><strong>Altair 解決方案：實時數據智能平臺</strong></p><p><br></p><p>Prodrive工程團隊不僅需要處理高頻實時數據流并實現可視化，還希望提升關鍵發現向管理層的傳達效率。
展開 肖楚琬，劉 嘉，唐小峰
(海軍航空大學，山東 煙臺 264001)
摘 要:針對軍事智能決策對于數據的高速、高效、高融合等要求，在分析當前軍事數據面臨的數據需求、采集、分析和服務等困難的基礎上，提出了由需求層、數據層、知識層、服務層和評估反饋過程構成的軍事數據工程結構框架，指出了建設需要重點關注的元數據、數據質量、小樣本特征提取、服務體系構建等重點內容和關鍵技術，為開展軍事數據工程建設打下了基礎。
關鍵詞:智能決策;軍事數據工程;元數據;數據質量;數據服務
隨著人工智能技術的發展，智能軍事決策由于其解決不確定和不完全性問題的天然優勢，成為軍事運籌領域的重點研究方向［1］。Alpha Star在“星際爭霸II”中戰勝人類職業玩家，顯示了人工智能在軍事決策領域的巨大潛力。美軍在“深綠”計劃研究的基礎上，持續開展了空戰模擬系統“Alpha AI”、虛擬指揮官參謀(CVS)等一系列智能項目研究，軍事智能決策技術日益成熟，逐漸走向實戰［2-4］。
數據是智能決策的基礎。隨著互聯網技術的發展，云計算、大數據、數據挖掘等技術已逐步成熟，為軍事數據工程建設打下了基礎。但是，由于保密和專業性等要求，軍事數據分散在各獨立單元，尚難以達到大數據規模。其準確性、一致性、完整性差，橫向不合，縱向不通等問題突出，很難滿足軍事智能決策需求。因此，亟須將現有軍事數據資源整合，從體系架構、標準規范、服務管理等方面合理規劃，建設能夠支撐戰略仿真、計劃制定等智能決策需求的軍事數據工程體系，為建設新一代“軍事智腦”，打贏下一場智能戰爭打下基礎。
1 軍事智能決策
1.1 決策的一般模型
決策是人類意志的直接反映，傳統決策方法一般來源于人的經驗。本質上它是一個基于目標，對有限條件和方法進行分析評估的過程，通過對方案進行分析和論證，從而做出決策，并驗證評估效果。
展開 自2019年5月起，建筑師、規劃師和工程師們可以輕松獲取和使用Cubis旗下產品的BIM工程數據，例如：入孔井系統 STAKKAbox? ULTIMA Connect 和多孔管道系統MULTIduct?等，并可以以多種原始和中性BIM CAD格式（例如Autodesk Revit，Graphisoft Archicad，Nemetschek Allplan，Vectorworks，Tekla Structures和SketchUp）對模型數據進行免費下載。在PARTCOMMUNITY上，客戶和潛在用戶可以輕松找到所需的組件，根據需要進行配置，并在下載后將其集成到各自的計劃軟件中。
Cubis Systems是一家為基礎設施項目提供網絡接入和電纜通道系統的世界領先者。項目遍布英國、法國、斯堪的納維亞、北美和澳大利亞。Cubis與全球電信網絡領域的一些超大型工程公司以及鐵路基礎設施項目密切合作，為各種公用事業和網絡運營商提供創新的網絡接入系統。
直面客戶、改善服務、實現入孔井和電纜保護系統產品的最佳市場營銷
Cubis Systems是一家為基礎設施項目提供網絡接入和電纜通道系統的世界領先者。項目遍布英國、法國、斯堪的納維亞、北美和澳大利亞。Cubis與全球電信網絡領域的一些超大型工程公司以及鐵路基礎設施項目密切合作，為各種公用事業和網絡運營商提供創新的網絡接入系統。
憑借CADENAS電子產品目錄廣泛且可擴展的解決方案，Cubis等組件制造商的客戶和潛在客戶可以自如地在線配置和下載所需的設計數據。規劃人員可以在PARTCOMMUNITY上選擇所需的Cubis建筑組件，并在3D預覽窗口進行查看，然后以所需的BIM格式下載智能BIM工程數據。
展開 終將渡過成長的海
01
正文
智能建筑工程子分部工程、分項工程劃分表
智能建筑工程子分部工程、分項工程劃分表
分部工程
子分部工程
分項工程
檢驗批
檢查內容
主控項目
一般項目
智能建筑工程
通信網絡系統
通信系統
以每一個樓層為一檢驗批
衛星及有線電視系統
以每一個樓層為一檢驗批
公共廣播系統
以每一個樓層為一檢驗批
辦公自動化系統
計算機網絡系統
以每一個樓層為一檢驗批
信息平臺及辦公自動化應用軟件
以每一個樓層為一檢驗批
網絡安全系統
以每一個樓層為一檢驗批
建筑設備監控系統
空調與通風系統
以每一個樓層為一檢驗批
變配電系統
展開 隨著智能化在汽車工業快速推進，智能駕駛系統的復雜程度已經遠超一般的汽車，為了車輛系統的可靠性，研發中對產品功能的驗證和測試流程不可少。經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 
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致所有的客戶、合作伙伴、股東、同事們：
2025 年是重新定義新思科技在產品工程領域中所扮演角色的一年——隨著我們在七月完成對仿真與分析領域領導者 Ansys 的收購之后，新思科技從全球 EDA 領域領導者，戰略升級為從芯片到系統工程解決方案的全球領導者。
兩家先鋒企業的結合，恰逢市場變革的關鍵時刻。人工智能將徹底變革千行百業——不僅要求更高的計算性能
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R2版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。
現DTEmpower 2025R3版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！
R3版本主要更新：
一、新增趨勢分析功能
數據管理模塊新增時間序列分析板塊，可從中進入趨勢、突變分析功能。該功能內置曼肯德爾檢驗等分析方法，專門用于檢驗時間序列數據中的趨勢特征，適配于金融
隨著智慧工地與無人化施工技術的推進，隧道施工裝備的數字化轉型已成為行業焦點。近期，在和眾多該類客戶的溝通過程中，我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場景痛點，針對于此，以隧道運輸設備——MSV膠輪車為例，本文為該類客戶量身定制了一套高性能多模態數據采集方案。
本文將從客戶的實際痛點出發，詳細拆解如何在無GPS信號、環境惡劣的隧道場景中，實現高精度、多傳感器的數據融合與采集。
一、 客戶需求與場景痛點
NEWS
Altair 數據分析與 AI 平臺 Altair? RapidMiner? 迎來重大更新。此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
NEWS
Altair 數據分析與 AI 平臺 Altair? RapidMiner? 迎來重大更新。此次更新旨在幫助企業實現智能運營，在統一生態系統中打通人員洞察、數據自動化與智能體 AI 協作的壁壘。
最新更新進一步強化了Altair 的數據分析與 AI 生態系統，助力企業構建兼具可擴展性、可信賴的智能數據環境。
<p>生活不易，貓貓賣藝。最近搗鼓一個數據集的公眾號，提供數據集出售、咨詢等，985算法團隊???</p><p>各位老板有需要可以關注下公眾號</p><div contenteditable="false" width="100%"><figure class="figure-link" data-title="編程貓的算法屋" data-link="https://i-blog.csdnimg.cn
天洑智能數據建模軟件DTEmpower在2025R1版本基礎上，新增大量更新和Bug修復，持續提升軟件性能，改善用戶體驗。
現DTEmpower 2025R2版已正式上線天洑軟件官網，歡迎下載體驗！
R2版本相比R1主要更新：
一、智能檢測功能
新增智能檢測功能，可自動對數據進行白噪聲、平穩性、季節性和異方差性檢測。在輸出結果中，針對不同的檢測方法，智能檢測提供了對應的檢測結論
<p>△Altair 正式發布<strong>全球100個AI應用案例電子書</strong>，內容覆蓋<strong>10+行業的100個AI應用場景</strong>。<strong><em><u>下方掃碼獲取</u></em></strong>，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。</p><figure style="text-align
精彩直播預告
計算機性能的提升促使人工智能（AI）/機器學習（ML）方法蓬勃發展，AL/ML開始與各行各業進行深度的融合，助力傳統行業實現經驗驅動到數字驅動的研發理念轉變，有效降低研發成本，提高研發效率，加快產品上市周期。
針對連續纖維增強復合材料（CFRP）測試樣本多、測試周期長、成本高昂的問題，海克斯康融合多尺度復合材料建模平臺Digimat和人工智能仿真平臺ODYSSEE
全文內容選自Altair 區域技術交流會華東站
Altair技術工程師 楊駿豪《電子行業的高效建模和多物理場仿真技術》演講
各位同仁好！今天很高興與大家分享電子行業的高效建模與多物理場求解技術。在現代工業發展中，電子產品已經遠遠超出了傳統認知的范疇，飛機、汽車等復雜系統都在向電子化方向發展。
作為電子元器件核心的 PCB 板，其可靠性直接決定了產品的使用壽命和穩定性。根據美國航空電子完整性計劃的研究數據
