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數據驅動的經濟環境下，銀行如何提升效率快人一步？

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Altair 澳汰爾工程 Engineering AI RPA 數據分析 數字化轉型 人工智能 雲計算 機器學習

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Altair 澳汰爾工程 Engineering AI 數據分析

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計算智能取得突破性成果

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Altair CAE AI HPC 高性能計算

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Altair 澳汰爾工程 Engineering HPC 高性能計算

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如果沒有先進的計算器模擬，我們今天所知道的現代製造將是不可能的。當今產品設計的複雜性以及市場內部和市場之間的激烈競爭正在挑戰製造商比以往任何時候都更高效和更具創新性。

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Altair HPC AMD 計算性能 高性能計算 芯片

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Altair 2022 Future.HPC 峰會

 

 

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Altair HPC 行業會議 計算智能 AI Intel AMD Google Microsoft 3M 圓桌會議

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Altair Enlighten Award

 

 

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Altair 澳汰爾工程 Engineering 輕量化 智能駕駛

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Altair 澳汰爾工程 HyperWorks CAE Engineering CFD SPH

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Altair 澳汰爾工程 HyperWorks 電磁 5G

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HPC AI EDA Mellanox Altair 混合雲 雲端

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加速雲計算和人工智能創新的HPC解決方案
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Altair 澳汰爾工程 CAE Engineering AI HPC 雲端 混合雲 數據分析 機器學習 高性能計算 雲端計算

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電子行業不斷加快的創新步伐促使製造商探索現代電子系統設計方法以獲得競爭優勢。模擬驅動設計在交付更智能的產品、縮短上市時間和增強產品設計方面具有廣闊前景，但很難確定清晰的路線圖以充分利用這種數位化產品開發方法的優勢。

要開始實施更全面的模擬驅動方法，製造商應該從基礎開始。電子系統設計過程有七個關鍵構建塊：電子、電動、機械、熱、機電一體化、電路和代碼。

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Altair 澳汰爾工程 HyperWorks CAE Engineering 電子 Electronics EDA CFD ESD PCB 5G HPC Code

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Altair HPC高性能計算，助力企業引領未來

 

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Altair HPC EDA 人工智能 AI 機械學習 生命科學

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Altair Grid Engine和HPC不斷變化的面貌

分析和人工智能已成為各行各業的競爭武器。Gartner的2019年CIO調查發現，截至2019年，已有37％的組織在數據中心實施了AI-與2015年相比增加了270％，其中預測分析是AI增長最快的應用領域。[i] MMC Ventures報告稱，到2021年，三分之二的公司將採用新的AI計劃。[ii] 

這些新工作負載的基礎架構要求與HPC極為相似。無論是在本地還是在雲中，都需要具有多核CPU，快速互連和高性能存儲子系統的群集主機。像他們的HPC同事一樣，數據科學家也擔心上市時間以及是否具有足夠的計算和數據處理能力來構建高質量的預測模型。而且，HPC和數據科學應用程序都越來越容器化，分佈化，並且通常依賴於GPU。鑑於這些相似之處和提高使用高峰使用偏移量效率的機會，只有合併HPC，Analytic和AI環境才有意義。

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Altair 澳汰爾工程 HPC AI Machine Learning Altair Grid Engine Python GPU 混合雲 作業調度

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自1950年代初以來，機器學習（ML）已從玩簡單的跳棋遊戲發展為極其先進的算法，可以幫助人類進行各種工作，從預測噴氣發動機的剩餘使用壽命（RUL）到生產自動駕駛汽車。近年來，ML使公司能夠自動檢測電力線的損壞，預測在線購買產品的最佳時間，甚至建立有效的欺詐檢測系統，所有這些都為我們的生活帶來了便利和安全。利用這些技術並將其整合到現有的Altair產品中，可使工程師以更智能的方式工作，從而縮短設計和生產時間。  

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Altair 澳汰爾工程 CAE Engineering 機械學習 AI 人工智能 控制 Machine Learning

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Altair 澳汰爾工程 HyperWorks CAE HyperMesh Engineering OptiStruct Radioss SimSolid 幾何 優化 Activate Flux Feko 5G 物聯網 智能家電

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Altair是HPC工作負載管理和優化解決方案的市場領導者。多數Top 500 HPC系統和中小型計算環境都依賴Altair來保持基礎架構的平穩運行。

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Altair 澳汰爾工程 HPC 平行運算 計算機 雲爆發 GPU

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乍一看，保修索賠沒有明顯的上升空間。對於許多製造商來說，它們無疑代表了昂貴的費用支出。研究表明，索賠平均約佔產品銷售收入的2％。除了糾正故障和補償客戶的直接成本外，對公司和品牌聲譽的長期影響可能更具破壞性。但是，對於所有負面影響，保修索賠也代表了豐富的資源。適當地利用保修數據，可以及早發現產品故障，並且與設計和內部質量數據集成在一起時，可以通過更快，更準確的根本原因分析（RCA）來減少檢測到更正（DTC）。

智能運營提供數據金礦

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Altair 澳汰爾工程 HyperWorks CAE Engineering 智慧製造

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Altair 合作夥伴聯盟

ALTAIR PARTNER ALLIANCE

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Altair 澳汰爾工程 HyperWorks Engineering PARTNER

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任何生產大量商品（例如藥品，食品，化學藥品或化妝品）的行業都在尋求持續生產高質量產品，同時減少諸如浪費和停機時間之類的成本因素。由於過程製造的性質，將多種成分組合在一起進行混合，塗覆或分類，因此了解這些過程的行為非常重要。

通過使用仿真模型和智能製造原理，製造商現在可以優化這些流程，從而提高生產率和利潤率。這種進步很大程度上（如果不是唯一的話）是被稱為“工業4.0”的結果。指的是我們所處的下一次工業革命。

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Altair 澳汰爾工程 HyperWorks CAE Engineering 智能製造 Smart Manufacturing

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