Altair人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)平臺使用培訓(xùn) 適用人群： 從事人工智能行業(yè)、對人工智能感興趣的人群 直播內(nèi)容： 1. RapidMiner Studio 自動數(shù)據(jù)清洗與自動建模； 2. RapidMiner AI Hub 模型版本與權(quán)限管理； 3. 自定義建模流程介紹； 4. 模型該如何選擇和評估。

直播大綱： 熱管理行業(yè)技術(shù)現(xiàn)狀 人工智能對熱管理技術(shù)的影響 如何在AI時代更好生存 ?

基于仿真對RDE進行預(yù)測面臨很難兼顧眾多復(fù)雜工況等困難。而隨著人工智能的廣泛應(yīng)用,機器學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用于基于數(shù)據(jù)的預(yù)測研究。我們嘗試使用機器學(xué)習(xí)算法對發(fā)動機排放的實測時序數(shù)據(jù)進行了相應(yīng)的學(xué)習(xí)和預(yù)測，取得了一些初步的成果。本次直播將對該工程應(yīng)用實例的方法、過程和結(jié)果進行相應(yīng)的介紹。

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用 適用人群：對人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)感興趣的設(shè)計研發(fā)人員，以及人工智能相關(guān)專業(yè)的在校學(xué)生。 基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用（免費）【已結(jié)束】 直播時間：2020-06-04 19:30 深度學(xué)習(xí)，英文名稱為Deep Learning，是近幾年人工智能領(lǐng)域的一類研究方向。

大數(shù)據(jù)分析及人工智能在優(yōu)化軟件中的應(yīng)用：modeFRONTIER 適用人群：主要是面向?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)及其應(yīng)用感興趣的設(shè)計和仿真工程師。

但隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷深入，高昂的研發(fā)成本限制企業(yè)的持續(xù)進步，安全和道德問題逐漸引發(fā)人們的深刻思考。如何構(gòu)建可信人工智能系統(tǒng)成為當(dāng)前科研人員和企業(yè)關(guān)注的重點。 計算機視覺作為人工智能感知系統(tǒng)的主要技術(shù)之一，在人臉識別、工業(yè)檢測、自動駕駛、安全金融等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。

用3DCC三維智能公差仿真軟件，通過自動標(biāo)注功能，自動給出公差設(shè)計方案，驗證公差設(shè)計是否滿足要求，實現(xiàn)重點公差“智能設(shè)計”，減輕工程師的負(fù)擔(dān)。

適用人群：汽車主機廠和零部件供應(yīng)商，光學(xué)工程師，設(shè)計工程師等相關(guān)人士 智能輔助HUD系統(tǒng)的設(shè)計與仿真評估【已結(jié)束】? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 直播時間：2020-03-24 16:00 當(dāng)今汽車行業(yè)自動駕駛正在迅速發(fā)展中，在自動駕駛中最基本的輔助顯示系統(tǒng)就是HUD，它能在駕駛員需要不可預(yù)知的情況下接管汽車，進入手動駕駛時持續(xù)的把道路提示警告信息提供給駕駛員

內(nèi)容簡介： 介紹Ansys基于物理的頭燈仿真技術(shù)構(gòu)建的一套高效智能頭燈開發(fā)與動態(tài)測試驗證體系，仿真技術(shù)如何幫助加速整個智能頭燈開發(fā)測試流程。

場景仿真加速智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)測試進程 適用人群：自動駕駛算法開發(fā)與測試人員；自動駕駛控制器開發(fā)，測試人員；自動駕駛場景庫研究、開發(fā)與應(yīng)用人員；交通仿真研究、開發(fā)與應(yīng)用人員；自動駕駛技術(shù)與車輛驗證、評價人員；自動駕駛評價體系研究與應(yīng)用人員 場景仿真加速智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)測試進程（免費）【已結(jié)束】 直播時間：2021-06-29 19:30 隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的不斷向前發(fā)展

在仿真軟件中，以標(biāo)準(zhǔn)概率模型為依據(jù)得出的仿真結(jié)果，與實際生產(chǎn)裝配情況之間會出現(xiàn)偏差。 因為，3DCC三維智能公差仿真軟件提供了加工數(shù)據(jù)導(dǎo)入計算的功能，支持用戶導(dǎo)入工廠往期加工零件的實測尺寸數(shù)據(jù)，并依據(jù)實際數(shù)據(jù)進行相關(guān)的公差仿真計算，由此得到的計算結(jié)果將更為符合實際的生產(chǎn)裝配情況。

以應(yīng)力為導(dǎo)向的創(chuàng)成式設(shè)計 快速獲得多組輕質(zhì)、一體、光順的候選方案 無網(wǎng)格拓?fù)鋬?yōu)化分析 無需第三方軟件，可將優(yōu)化結(jié)果文件轉(zhuǎn)換為CAD幾何 同一平臺下對優(yōu)化結(jié)果進行應(yīng)力、模態(tài)的精準(zhǔn)校驗 對優(yōu)化方案，做打印可行性分析，獲取最佳的打印方案

SimLab結(jié)構(gòu)仿真-帶你了解更極速，更智能的CAE有限元建模 適用人群：面向流程的有限元建模，對于實體單元建模自動執(zhí)行仿真感興趣的用戶 SimLab結(jié)構(gòu)仿真 【已結(jié)束】 直播時間：2019-10-17 19:30 SimLab最新進展和未來演進-

人工智能技術(shù)融入仿真軟件，形成了一系列 AI 驅(qū)動仿真提效的應(yīng)用場景； 2. 前后處理交互方式變革，重構(gòu)仿真體驗； 3. 全面的非線性與多物理場仿真求解器優(yōu)化； 4. 數(shù)智化技術(shù)平臺助力企業(yè)研發(fā)，提供云上一體機打包解決方案。

核心議題與關(guān)鍵收獲： · 體驗卓越的真實感：了解全頻譜仿真如何在全頻率范圍內(nèi)復(fù)現(xiàn)運動、振動與聲學(xué)特性，實現(xiàn)貼近實車的感知體驗。 · 探索預(yù)測延遲補償?shù)膹姶竽芰Γ簩W(xué)習(xí)人工智能如何實時同步仿真器各子系統(tǒng)，即便在分布式或混合仿真環(huán)境中，也能打造無縫自然的駕駛體驗。 · 揭秘下一代仿真平臺：探究模塊化全頻譜仿真架構(gòu)如何無需物理原型車，即可加速設(shè)計決策并提升決策信心。