大數據研究
關注創建者：BruceQi_6467 創建時間：2017-08-29
大數據研究的視頻教程
大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用
大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用：modeFRONTIER 適用人群：主要是面向對大數據分析和人工智能技術及其應用感興趣的設計和仿真工程師。
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***滯回曲線數值模擬大集合***（鋼筋混凝土柱壓彎滯回案例、滯回模擬之我見、滯回模擬數據分析）
滯回模擬是進行構件或節點抗震性能研究最為普遍的一種分析方法。依據滯回曲線，我們可以得到骨架曲線并考察研究對象的位移延性、耗能能力和剛度退化。 混凝土構件（柱、剪力墻、梁柱節點）的滯回模擬是大部分碩士同學的主要研究課題，變換參數多種多樣，但歸根節點還是鋼和混凝土兩種材料的組合，通過相互作用，體現構件良好的受力性態。
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大數據研究的實例教程
結束語
本文給出以下主要結論：①大數據是根本性解決大鍛件質量不穩定問題的一種必要選擇，是實現大鍛件智能制造的必由出路；②大鍛件工藝參數化方法和工藝細化軟件是增加有價值的大鍛件數據實現大數據目標的源頭，本文給出了基本方法和軟件雛形；③給出了采集存儲工藝數據、設備中數據和質量數據并加以集成應用的建議方法和數據庫雛形；④給出了創新的大鍛件統計分析方法，智能報告方法和大數據系統架構。
本研究對穩定我國大鍛件的產品質量、支持大鍛件企業管理決策、實現大鍛件大數據目標、智能制造以及企業的轉型升級有一定的參考價值。
——摘自《鍛造與沖壓》2016年第3期
展開 要實現高效的大數據機器學習，需要構建一個能同時支持機器學習算法設計和大規模數據處理的一體化大數據機器學習系統。研究設計高效、可擴展且易于使用的大數據機器學習系統面臨諸多技術挑戰。近年來，大數據浪潮的興起，推動了大數據機器學習的迅猛發展，使大數據機器學習系統成為大數據領域的一個熱點研究問題。介紹了國內外大數據機器學習系統的基本概念、基本研究問題、技術特征、系統分類以及典型系統；在此基礎上，進一步介紹了本實驗室研究設計的一個跨平臺統一大數據機器學習系統——Octopus（大章魚）。
關鍵詞：大數據；機器學習；分布并行計算；大數據處理平臺
1 大數據機器學習系統研究背景
近年來，大數據技術在全球發展迅猛，掀起了巨大的研究熱潮，引起全球業界、學術界和各國政府的高度關注。隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用數據呈爆炸性增長。動輒達到數百TB甚至數PB規模的行業/企業大數據已經遠遠超出了傳統計算技術和信息系統的處理能力。與此同時，大數據往往隱含著很多在小數據量時不具備的深度知識和價值，大數據智能化分析挖掘將為行業/企業帶來巨大的商業價值，實現多種高附加值的增值服務，從而提升行業/企業生產管理決策水平和經濟效益。
大數據分析挖掘處理主要分為簡單分析和智能化復雜分析兩大類。簡單分析主要采用類似于傳統數據庫OLAP的處理技術和方法，用SQL完成各種常規的查詢統計分析；而大數據的深度價值僅通過簡單分析是難以發現的，通常需要使用基于機器學習和數據挖掘的智能化復雜分析才能實現。
機器學習和數據分析是將大數據轉換成有用知識的關鍵技術，并且有研究表明，在很多情況下，處理的數據規模越大，機器學習模型的效果會越好[1~3]。
展開 在研究工作中，以若干典型高端裝備領域（例如，航空裝備、航天裝備、工程機械、交通裝備等）為背景開展研究，為互聯網與大數據環境下高端裝備制造跨生命周期管理與創新研制任務集成管理、網絡協同與運營優化等工程實踐發揮指導作用，以提升我國在高端裝備領域中的核心競爭力，推動高端裝備制造業的健康快速發展，建設一支有國際影響力、學科交叉的高水平研究隊伍。
二、研究內容
（一）互聯網與大數據環境下高端裝備制造工程管理的基礎理論（申請代碼1選擇G0110）。
研究互聯網與大數據環境下高端裝備制造的系統演變與服務化、系統組織與智能運作、信息管理與智能決策。重點問題可包括：互聯網與大數據環境下高端裝備制造生態系統的演變與重構，高端裝備制造過程服務管理，高端裝備制造服務組織方式，高端裝備制造單元的自組織與集成方式，高端裝備制造智能運作模式創新，面向高端裝備制造的信息服務標準和開放結構、智能決策方法等。
（二）互聯網與大數據環境下高端裝備制造跨生命周期管理（申請代碼1選擇G0112）。
研究互聯網與大數據環境下高端裝備制造跨生命周期業務過程管理、數據協同、信息質量管理。重點問題可包括：互聯網與大數據環境下面向高端裝備制造的跨生命周期業務過程集成與優化，跨生命周期數據集成與溯源，外部信息資源發現與融合，高端裝備運維服務數據質量控制等。
（三）互聯網與大數據環境下高端裝備制造網絡協同管理（申請代碼1選擇G0103）。
研究互聯網與大數據環境下高端裝備制造供應鏈協同優化、服務鏈協同調度、價值網絡分析。重點問題可包括：互聯網與大數據環境下面向高端裝備制造的供應鏈協議模型構建與效用評估，供應鏈協同優化，服務能力評估與服務鏈構建，服務鏈協同與自適應調度，價值網絡構建、評估、預測、動態演化等。
展開 三一集團社招專場，三一集團數字孿生研究院大量社招職位放送，
涉及
建模與仿真，物聯網，大數據，云計算，CAE軟件二次開發，能源裝備研發等
多個領域，三一技術裝備有新公司高薪誠聘
研究院副院長、研發所長、研發副所長
等重要崗位。
工作地點：
北京，長沙
職位投遞：
關注公眾號，回復“1019”獲取企業投遞通道
招聘詳情：
公司簡介：
三一集團有限公司
創建一流企業，造就一流人才，做出一流貢獻
創始于1989年，自成立以來，始終秉持公司愿景，打造了知名的“三一”品牌。
成為全球領先的裝備制造企業。三一同時也是中國“智能制造”首批試點示范企業。
三一主營業務是以“工程”為主題的裝備制造業，主導產品為 : 混凝土機械、挖掘機械、起重機械、筑路機械、樁工機械、風電設備、港口機械、石油裝備、煤炭裝備、裝配式建筑 PC 機械等全系列產品。目前，三一混凝土機械穩居世界第一品牌，大噸位起重機械、履帶起重機械、樁工機械、掘進機械、港口機械穩居中國第一。
在立足裝備制造主營業務基礎上，三一集團正大力發展新能源、金融保險、住宅產業化、工業互聯網、軍工、消防、環保等新業務。目前，三一已成為國內風電成套解決方案和可再生清潔能源的提供者，同時也是中國成熟的PC成套裝配提供商。
展開 通過以上有關大數據決策特點的總結,我們不難發現大數據決策有著相較于傳統基于小數據分析決策的諸多不同之處.更進一步,大數據決策的特點反應了當前大數據智能決策的研究重點與需求.大數據決策的不確定性、動態性、全局性以及向相關性分析的轉變,決定了面向大數據的關聯分析、不確定性分析、對增量與多源數據的有效利用都將是大數據智能決策研究中的關鍵內容.
2 大數據智能決策研究現狀分析
從靜態決策到動態決策、從單人決策到群體決策、從基于小規模數據分析的決策到基于大數據知識發現的決策,決策理論與方法已經發生了巨大的變化[21],基于大數據的智能決策逐漸成為新時代決策應用及研究的新生力量.大數據智能決策就是用智能計算方法對大數據進行智能化分析與處理,從中抽取結構化的知識,進而對問題進行求解或對未來做出最優判斷的過程.該過程需要滿足大數據決策在不確定性、動態性、全局性以及關聯性上的分析需求.
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“Ansys 2025 全球仿真大會”仿真應用大賽優秀作品展示
本屆仿真應用大賽最終評選出 30 篇 TOP 優秀作品，分別榮獲一、二、三等獎及行業最佳實踐獎。近 200 位來自汽車、半導體、高科技、能源等行業的仿真精英參賽，他們以前沿思維與創新實踐，充分展現了仿真技術的無限潛能。我們將陸續為大家分享獲獎佳作，帶您一同領略仿真賦能創新的非凡力量，希望用戶能從中汲取靈感、啟迪思路。
本項目客戶為國內一所智能駕駛為核心研究方向的高校科研團隊。團隊長期聚焦于自動駕駛感知、定位與系統級驗證研究，同時承擔研究生教學與科研平臺建設任務。 在科研與教學并行推進的背景下，客戶希望構建一套可持續擴展、可復用的自動駕駛數據采集與數字孿生測試平臺，支撐從真實道路采集到高保真仿真驗證的完整研究鏈路。
在此背景下，康謀為其提供了數采車系統、無人駕駛車輛集成方案以及數字孿生仿真服務，幫助客戶打通“
別讓試驗鐵地板拖垮研發效率！高精度試驗的“基準基石”
做試驗機測試時，你是否常被這些問題困住？
試驗數據偏差大，反復驗證卻找不到根源？、新能源等領域±0.5%的精度要求，傳統鐵地板根本達不到，導致產品研發延誤、批量檢測返工，直接經濟損失動輒數十萬；
重載試驗時平臺變形、振動劇烈？電機測功、材料拉伸等測試中，鐵地板承載不足易凹陷，振動干擾讓扭矩、抗拉強度數據失真，實驗結果可信度大打折扣
引言
在制造業競爭愈發激烈的今天，“質量”早已成為企業立足市場的核心命脈。從原材料采購到生產加工，再到成品出廠，每一個環節的質量波動都可能引發連鎖反應，輕則影響交付效率，重則損害品牌信譽。然而，傳統質量管控模式下，數據分散、分析滯后、追溯困難等問題層出不窮，讓不少企業陷入“想管卻管不好”的困境。
其實，破解質量管控痛點的關鍵，在于擁有一套能夠實現數據閉環管理的智能工具
1.
型號： 凌炫 SR2208G（31768-SAA2）
2.
處理器： 2 顆 EPYC 4th 處理器 9554
核心優勢： 這是整個系統的核心。兩顆EPYC 9554提供了總計 128個物理核心 和 256個線程。這對于需要處理海量并行任務的應用來說是巨大的優勢。
性能定位： EPYC 9554屬于第四代
海克斯康 Q-DAS 軟件產品能夠助力各行業企業提升產品與流程質量，其覆蓋范圍貫穿質量管控全流程：從前期的質量規劃，到中期的檢測數據采集，再到后期的數據可視化呈現與統計分析。憑借符合行業標準及規范要求的評估能力，Q-DAS 已成為該領域的行業領導者，為不同領域企業的質量管控提供可靠支撐。
在統計過程控制（SPC）領域，Q-DAS 憑借對 “過程波動預防” 與 “質量數據深度應用” 的精準聚焦
本文重點介紹并總結了目前全球常用的 6 個強震動數據庫的背景意義、歷史發展和數據特點。這些數據庫包括：美國的 PEER、USGS 和 COSMOS、日本的 K-NET 和 KiK-net、意大利的 ITACA、土耳其的 TR-NSMN、新西蘭的 GeoNet 等。通過對比其臺站、數據的空間分布，將其分為全球性數據庫和區域性數據庫，并進一步根據其數據的時間分布和地震參數，比較了不同數據庫的特點以及適用范圍
工業 4.0 - 什么是大數據？10個月前
什么是大數據？
大數據指的是海量、持續增長的數據，這些數據非常復雜，傳統的數據處理方法難以處理。如今，這些數據幾乎產生于生活的所有領域--無論是通過社交媒體、傳感器、機器還是數字交易。
為了更好地理解大數據，人們通常將其稱為 5V，它概括了這些數據量的主要特征：
量（數據量）：
每天產生的數據量是巨大的。如今，企業收集的信息量從
HEXAGON
01
什么是質量大數據
質量大數據是產品在其生命周期的各階段所產生的與質量相關的各類數據及相關應用技術的總稱。除質量數據本身外，還包括質量數據的采集、存儲、分析等相關應用技術。
質量大數據從來源看，主要有：與質量直接相關的質量檢驗結果與可靠性數據；直接影響質量形成的過程參數，這類數據一般由IOT進行采集；還包括與質量相關聯的其它信息化系統（如MES系統、ERP系統等
<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="
