AI工程應用
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
AI工程應用的視頻教程
AI 技術在氣囊分析中的應用網絡研討會
培訓大綱： ·全新氣囊折疊工具介紹； ·運用Design Explorer中的AI ·運用physicsAI工具快速預測氣囊展開數據。
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3DIC HBM的信號與電源完整性分析在AI芯片的應用
適用人群：芯片/封裝設計工程師以及CAD (EDA軟件管理人員) 3DIC HBM的信號與電源完整性分析在AI芯片的應用【已結束】? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 直播時間：2020-05-07 16:00 HBM是云端AI訓練和推理芯片的一個典型配置。HBM相對于傳統DDRx設計來說有更高的帶寬和功耗效率，時延很低，占用面積小的特點。
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AI工程應用的實例教程
</strong></p><p><br></p><p><strong>技巧 8：尋求幫助</strong></p><p><br></p><p>Altair 致力于工程學研究。<strong>我們率先推出了仿真驅動設計方法，致力于讓用戶輕松利用AI驅動工程。</strong>我們與各個方向的核心專家合作，加強對客戶的支持，確保客戶能夠很好地識別和實施 AI 案例。</p><p><br></p><p>AI正在為工程領域的速度、效率和質量帶來顛覆性的提升。雖然從長遠來看，AI或許真的會實現未來學家們預言的那些革命性改變，但就當下而言，工程師應該把它當作工具箱中的另一件利器來看待。</p><p><br></p><p>第一次應用AI通常是最具挑戰性的，但好消息是，工程師天生具備擁抱AI的理想技能，而現在已有一些解決方案能夠讓“巨大的飛躍”變得如“邁進一小步”一樣容易。
展開 <p>工程領域的人工智能 （AI） 已經開始發揮價值，低代碼和無代碼工具正在使曾經僅屬于專業數據科學家的 AI 能力變得大眾化。</p><p><br></p><p>然而，并非工程領域的每個人都能從中受益，使用新的便捷的 AI 工具提高工作效率并不難，<strong>工程師們在 AI 應用方面所面臨的挑戰實則體現在更多其他維度。</strong></p><p><br></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6xf74Ja20Kgt9AmAVWN9MCKEcXhK8fCSC6Da6B7Xad3gKfQeYTKCxvfgKJ91QsFy4AjFO28FVsrcA/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p><br></p><p>在之前的文章<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?
展開 △Altair 正式發布全球100個AI應用案例電子書，內容覆蓋10+行業的100個AI應用場景。點擊圖片立即獲取，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。
在人工智能與仿真的交匯領域，新的應用方式正在不斷涌現。與常見的流行術語如機器學習、生成式AI和合成數據相比，我們更應關注AI如何在實際工程中賦能仿真，加速研發流程、提升決策質量。
關鍵技術實現方式
在傳統制造行業，企業正積極探索如何借助AI脫穎而出。然而，許多企業仍對起步路徑和所需技能存有疑慮。需要明確的是，AI并非“即插即用”的解決方案，它依賴高質量的數據和有效的監督模型。
本文以大規模鑄造為例，闡釋AI與仿真的深度融合。通過機器學習聚類技術，Altair幫助用戶從海量仿真數據中快速識別最優設計方案，展現了“AI驅動的仿真”在實際工程中的巨大潛力。
? 高效的模型創建
基于幾何圖形（網格或 CAD 格式），算法可以將這些轉換為值，以便可以比較、編輯、聚類幾何圖形并將其劃分為組和類。這使得模型組織更容易，并使建模過程更高效。
? 多學科設計探索
利用參數化設計的現有結果，回歸分析可用于識別相關性并預測單個值或行為曲線。這樣可以填補測試數據中的空白。
? 快速預測物理行為
基于仿真結果和幾何結構，對神經網絡進行訓練，無需運行新的仿真即可進行行為預測。
? 使用神經網絡有效捕獲復雜系統行為，而不是協同仿真
使用計算密集型仿真（例如離散元法 （DEM）、計算流體動力學 （CFD） 和有限元分析 （FEA））映射的復雜過程訓練神經網絡，將其作為降階模型（ROM）再現系統行為。
展開 image_process=/format,webp/quality,q_40" data-initial-src="https://img.jishulink.com/202508/attachment/5e93497589d84d628e48fc302de60d9a.jpg"></figure>
</figure><p><br></p><p class="ql-align-center">該書收錄全球100個AI實踐應用案例</p><p><br></p><p>Altair 近日正式發布全新電子書《全球100個AI應用案例》，書中收錄了全球 100 個 AI 驅動工程設計應用案例，展示人工智能技術（AI） 如何在各行業為產品開發生命周期帶來革新。</p><p><br></p><p>這本電子書兼具參考價值與實踐指南功能，為各行業組織提供已實戰驗證的 AI 應用場景及 AI 應用策略。書中分享了如何<strong>使用 AI 降低成本、縮短周期、加速創新</strong>的洞見，為企業開啟或拓展自身 AI 驅動工程設計項目提供切實可行的思路。</p><p><br></p><p>“<strong>在產品開發與工程設計領域，AI 已不再是可選項，而是必備項</strong>。Altair 已將 AI 無縫集成到我們的工具和工作流程中，直接為客戶賦予 AI 能力。</p><p><br></p><p>這本電子書中的真實應用案例，展示了我們的客戶如何運用 AI 提高生產力、解決當下棘手的挑戰并實現商業價值。我們很自豪能為企業提供便捷易用的工具，幫助企業將數據轉化為戰略優勢。
展開 該書收錄全球100個AI實踐應用案例
Altair 近日正式發布全新電子書《全球100個AI應用案例》，書中收錄了全球 100 個 AI 驅動工程設計應用案例，展示人工智能技術（AI） 如何在各行業為產品開發生命周期帶來革新。
這本電子書兼具參考價值與實踐指南功能，為各行業組織提供已實戰驗證的 AI 應用場景及 AI 應用策略。書中分享了如何使用 AI 降低成本、縮短周期、加速創新的洞見，為企業開啟或拓展自身 AI 驅動工程設計項目提供切實可行的思路。
“在產品開發與工程設計領域，AI 已不再是可選項，而是必備項。Altair 已將 AI 無縫集成到我們的工具和工作流程中，直接為客戶賦予 AI 能力。
這本電子書中的真實應用案例，展示了我們的客戶如何運用 AI 提高生產力、解決當下棘手的挑戰并實現商業價值。我們很自豪能為企業提供便捷易用的工具，幫助企業將數據轉化為戰略優勢。”
—— Altair 首席技術官
Sam Mahalingam
這 100 個應用案例涵蓋汽車、重型機械、醫療健康、能源、航空航天等多個行業。每個案例都清晰闡釋了 AI 創造的實際價值，包括預測電池壽命、優化氣動性能，實現實時數字孿生等。
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精彩案例摘取
1.汽車行業案例：如何利用機器學習ML提前檢測NVH性能問題
挑戰
及早解決 NVH 問題對于品牌形象至關重要，尤其是在車隊電氣化的情況下需要更快的 NVH 性能分析，以評估設計變量并確保結構可靠性。
展開 
AI工程應用的相關專題、標簽、搜索
AI工程應用的最新內容
在推出的Ansys應用類系列網絡研討會中，高校系列專題活動將圍繞工程教育與前沿技術創新，幫助高校師生深入理解仿真在科研與實踐中的核心價值，加速從理論學習到工程應用的融合。本次專題將重點涵蓋方程式賽車智能化仿真設計、射頻電磁技術、電力設備總體解決方案，以及 Zemax 在《光學系統設計》課程中的應用等，結合真實工程場景與教學實踐，全面展示仿真驅動創新設計的能力。歡迎廣大師生、科研人員及行業用戶報名參會
<p><img src="https://img.jishulink.com/202605/imgs/28f8748075fb4464ac2456506772683c"></p><p>在AI智能體快速發展的今天，各行各業都在探索如何將AI融入研發流程，以加速行業創新。仿真技術作為產品研發的核心驅動力，如何與AI融合，推動仿真流程自動化與智能化演進，高效解決工程實際問題，已成為提升工程效率的重要課題。
<p>本周五16:00，Ansys官方『OptiSLang AI+及應用案例更新』研討會將會介紹Ansys面向光電與光子應用的完整仿真解決方案與最新技術實踐。感興趣的下滑預約學習??</p><p><img src="https://img.jishulink.com/202605/imgs/abab8095ce18495183f106df465fea0b"></p><p><strong>時間：</strong
在制造業數字化轉型背景下，如何將人工智能技術真正轉化為生產力，是企業關注的核心命題。
近日，天洑聯合常州市信息化協會，成功舉辦了“制造企業AI智能化應用”專題培訓活動。培訓吸引了神力電機等十余家企業參與，共同探索工業AI在生產一線的落地路徑。
本次培訓采取“案例演示+實操演練”的互動模式。天洑的技術專家選取多個來自離散制造行業的典型業務場景，基于自主研發的智能數據建模軟件
諾冠（IMI Norgren）憑借百年技術積淀，提升閥（PoppetValve）產品已成為眾多高端工程應用中的首選，那么提升閥在實際工程中究竟有哪些典型應用案例？諾冠 IMI Norgren結合諾冠產品的實際表現，為您詳細講解。
諾冠官網IMI Norgren：https://www.norgren.com.cn/
提升閥：https://www.norgren.com.cn
高級RAG：構建與部署生產級生成式AI應用 發布于2026年，視頻格式MP4，視頻編碼h264，分辨率1920×1080，音頻編碼AAC，采樣率44.1kHz，雙聲道。課程共114講，時長11小時1個月前
高級RAG：構建與部署生產級生成式AI應用 發布于2026年，視頻格式MP4，視頻編碼h264，分辨率1920×1080，音頻編碼AAC，采樣率44.1kHz，雙聲道。課程共114講，時長11小時，文件大小10.1GB。 你將學到：使用BM25混合搜索、RRF融合與Qdr
STAR-CCM+專業應用（第一卷）：實戰工程應用 MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz Language: English | Size: 8.27 GB | Duration: 8h 39m 運用專業的
隨著我國核聚變研究進入工程化示范階段，聚變堆示范工程的建設成為推動聚變能源商業化的關鍵一步。相較于現有托卡馬克實驗裝置，聚變堆示范工程對聚變電源的需求呈現規模化、標準化、高可靠性的特點，需要大量適配長時連續運行、高功率輸出、智能化運維的聚變電源產品，為聚變電源的規模化應用提供了廣闊機遇。
聚變堆示范工程對聚變電源的規模化需求，推動國內電源企業向標準化、批量生產轉型。企業需優化生產流程
會議簡介
2026年第九屆機械工程與應用復合材料國際會議(MEACM 2026)將于2026年8月21日-23日在伊斯坦布爾，土耳其召開。本次會議將匯聚全球權威的機械工程和復合材料領域的專家學者，旨在解決工程實踐中的復雜問題并展示最新科研成果。
MEACM自2017年以來，已先后在香港、哈爾濱、北京、三亞等多個國家地區舉行，并在過去8年中取得了成功，成為了真正的國際性的活動。會議通過投稿參與報告
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