Insight
關注創建者：Amao 創建時間：2016-01-09
Insight的視頻教程
Adams優化設計詳解—Adams/Insight
Adams/Insight是Adams的優化模塊，采用較為專業的數學統計方法高效率優化多體動力學模型。本課程采用兩個經典實例進行介紹，中間穿插詳細的Adams/Insight使用方法，并重點介紹了Adams/Insight后處理使用技巧。學習本課程后可以輕松進行Adams/Insight優化設計，給你的計算模型添加色彩。
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Adams&insight懸架k&c和整車平順性加權加速度均方根值仿真優化分析實例視頻教程
road_profiles.tbl.zip 本課程主要介紹了以下三部分內容： 1、如何使用adams和insight軟件，對懸架系統的k&c特性進行多目標優化； 2、如何利用adams軟件，對整車進行平順性仿真分析，并計算加權加速度均方根值； 3、如何利用adams和insight，對整車平順性仿真結果的加權加速度均方根值進行仿真優化。
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馬斯克：我研究自動駕駛5-6年來的insight，最難和最重要的問題是建立向量空間
馬斯克接受AI研究員Lex Fridman的訪談，聊了他5-6年來對于自動駕駛的insight，他認為自動駕駛最重要和最難的問題是建立向量空間，也聊了他為什么選擇以計算機視覺為中心的自動駕駛技術路線。
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Insight的實例教程
關于Qt Insight
Qt Insight是一個應用程序和嵌入式設備的智能用戶分析工具，可以真實反映用戶使用應用或設備的情況。此工具為展現應用或設備的性能、使用情況以及難以獲取的用戶數據而研發。
真實的智能用戶分析，切實的產品優勢。我們相信，要真正理解您的用戶，您需要去了解他們。了解他們如何、何時、為何使用您的服務，這樣您可以優化用戶體驗，做出更明智的商業決策。出于這種渴望去學習、了解、并做得更好的需求，Qt Insight應運而生。
Qt Insight能做什么
消除猜測
停止猜測您的應用或設備的性能。Qt Insight可以跟蹤并可視化設備上的用戶流動和用戶行為，這樣您就不再需要去猜測哪種設備最受歡迎，哪種表現欠佳，以及哪些需要改進。
安全運行
不再擔心GDPR的合規性以及數據的處理和存儲方式。有了Qt Insight，您可以將您的數據存放在您認為最合適的地方，不再需要使用第三方云解決方案存儲關鍵的敏感信息。
提高產品ROI
Qt Insight能幫您確定需要投資的關鍵要素，使ROI分析比以往更加準確。它還可以通過真實的設備和應用交互，直觀地識別出客戶痛點和問題。
Qt Insight如何運作
Qt Insight作為應用或開發平臺的一部分，向您提供真實的產品使用分析。借助它，您可以了解客戶痛點，分析性能，為您的業務制定切實有據的開發計劃。
Qt Tracker Library的無縫數據傳輸
Qt Tracker Library通過安全通信通道定期與Qt Insight分析云端共享原始事件信息。
用于深入分析的綜合指標
通過Qt的云服務，Qt Insight使用元數據來豐富信息，并整合數據以做進一步分析。
展開 資料上說Insight是比較好的DOE模塊，所以發出來跟大家分享一下。
insight.part2.rar
insight.part1.rar
10月26日，全球知名半導體分析機構IC Insights對全球光電子、傳感器以及分立器件（簡稱O-S-D）的市場走勢變化做了最新預測和分析。
2020年持續整年的疫情，導致全球封鎖和全球經濟衰退，但許多反彈的終端市場的需求復蘇，讓傳感器、執行器和分立器件的銷售在2021年大幅上升，零部件供不應求也另價格大幅上漲。 然而，由于CMOS圖像傳感器的增長較緩，光電子在2021年的銷售增長有所放緩，部分原因是中美貿易關系緊張。
IC Insights預計，光電子、傳感器/執行器和分立器件（O-S-D）的全球銷售額預計將從2020年的883億美元增長到2021年的1043億美元，而在疫情期間，這一半導體市場的增長不到3%。 根據 IC Insights 10 月更新，O-S-D 總銷售額預計在 2022 年將增長 11%，達到 1155 億美元（圖 1）。O-S-D 產品約占全球半導體總銷售額的 18%，其余（82%） 來自集成電路。25年前，O-S-D產品的收入占半導體收入的13%。
圖1：光電子（紅色）、傳感器/執行器（綠色）、分立器件（藍色）的增長狀況
自上世紀90年代中期以來，O-S-D市場在半導體收入中所占份額逐漸提高，因為在過去幾十年中，傳感器、執行器、CMOS圖像傳感器、激光發射器和高亮度發光二極管（LED）的年增長率穩定且強勁。O-S-D的銷售是由移動系統，特別是智能手機推動的，移動系統還包括包括數碼相機和傳感器，以及高速通信、物聯網（IoT）以及最近嵌入式人工智能（AI）。
展開 ePaper Insight是CINNO旗下專注電子紙產業研究的子品牌。ePaper Insight基于對電子紙產業多年深度觀察與數據積累，提供專業的產業咨詢與定制報告，為企業未來發展規劃、戰略布局、投資并購、IPO咨詢等提供全方位服務，陪伴企業成長的全周期。
從CINNO Research旗下ePaper Insight負責主編的電子紙產業藍皮書中可以了解到，目前電子紙技術已在智慧新零售、智慧醫療、智慧教育、智慧辦公、智慧交通、智慧民航、智慧工業、智慧物流等眾多領域逐步滲透。
隨著市場對于電子紙的認可度越來越高，需求度也越來越高，ePaper Insight市場統計數據顯示，2021年全球電子紙模組出貨量較2018年出貨量增長了3倍多，未來幾年全球電子紙模組出貨量仍將保持高速增長，2021-2025年CAGR年均復合增長率將達46%。
一場探討電子紙時代大機遇的論壇
2022年8月19日，2022電子紙產業生態發展與趨勢高峰論壇將與國際物聯網展期間同期同地舉行。本次論壇由電子紙產業聯盟、深圳市物聯網產業協會、ePaper Insight聯合主辦，廣東平板顯示產業促進會協辦，E Ink、興泰科技、東方科脈、亞世光電、清越光電、昊誠鋰電、優寶新材料、誠億智能、鑫柔科技、漢朔科技、智控網絡、每開創新、未來創建、微道青牛等單位聯合支持。
掃描海報二維碼或“點擊閱讀原文”，立即報名參與論壇！
論壇咨詢：
鮑女士 Ann
M: 135-8499-6080
E: annbao@cinno.com.cn
馬女士 Ceres
M: 137-7604-9049
E: Ceresma@cinno.com.cn
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Insight的最新內容
懸架靈敏度分析及參數點優化21天前
本文以弗遜懸架系統為例，優化懸架的前束，外傾角，非常詳細介紹例采用Adams/car insight對硬點坐標的調整進行優化的整個過程
新功能
面向實際相機制造的設計
NEST–嵌套元件和系統公差
新的優化操作數
需求編輯器（功能實驗)
NSC成像設計
NSC光闌對象
NSC快速聚焦
NSC序列分組
NSC光斑圖
New序列選擇器的新二進制文件格式
多物理場工作流程
改進的STAR ZST文件處理
Pervasive Insights
注意：執行這些步驟后，如果啟動分析時Insight未顯示在SCM中，請關閉Synergy并再次重新啟動adskscm服務。
光專門用來做后處理的軟件工具都一堆，Tecplot、CFD-post、Insight等等。而且每個軟件都有一定的使用門檻。
當時給我的印象就是，搞流體的都在猛點前后處理技能樹，死磕仿真技術。
仔細想想，這也正常。相比于風洞，我們結構試驗的成本要低太多了，一般畢業的時候都有點試驗，再摻和的仿真的東西就畢業了。
配置器還支持Motion Controls標志性的inSight?傳感器技術，使用戶能夠直接在氣缸中嵌入位置反饋。從食品飲料、包裝到重工業，傳統和工業4.0環境對智能執行器的需求都在增加。這已經不再僅僅是外形和功能的問題，而是智能化。
在幕后，在線配置器還提高了內部效率。
2026UPDATE1,估計2026也就這一個補丁了，馬上會發布2027了；
下載地址：
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https://up1.autodesk.com/prd/2026/MFIA/A5BC181B-A882-3EDF-9D2C-7B018D3316A9/Insight-2026-bundle-Update1.exe
該大會由電子紙產業聯盟指導，CINNO?ePaper Insight、深圳市物聯網產業協會等單位聯合主辦，旨在表彰電子紙產業近年來的重大創新與創意成果。
該產品首創將大尺寸彩色電子紙應用于墻面裝飾領域，實現可拼接、全彩動態變色。
展會雖已圓滿結束，但有許多精彩片段值得我們共同回顧……
DKE—Prism主題演講
第一屆電子紙產業創新應用論壇
此次IOTE2023，由深圳市物聯傳媒有限公司、CINNO·ePaper Insight主辦，特約電子紙產業聯盟協辦的“2023「新視界·無紙境」第一屆電子紙產業創新應用論壇”同期順利舉行。
Make Insightful Decision with Altair Panopticon</strong></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/EBaibcQicPxgySddksiavBkxiaFrLicZibxnnDEIzPib20S9wJa2yV0IcUvC4LQYAykZHddHqkiaAiajcRTjkEjXGKw27oA
winAMS的覆蓋率分析模塊通過以下設計，將枯燥的數據轉化為 actionable insights：
路徑可視化：圖形化展示測試用例覆蓋的代碼分支（如下圖），開發者可快速定位未覆蓋的臨界條件；
（描述圖片：左側為代碼邏輯流程圖，紅色標記未覆蓋分支；右側為測試用例列表，點擊后可高亮關聯路徑）
智能推薦：基于歷史數據，自動建議補充用例（如邊界值測試）；
安全標準對齊：
