알테어가 2020 가트너 피어 인사이트에서 Customers’ Choice로 선정되었습니다. 알테어는 기존 고객으로부터 5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 데이터 전처리 툴은 데이터 분석가, 데이터 엔지니어 및 시민 데이터 과학자를 포함한 비즈니스 사용자가 사용 사례를 위해 내부 및 외부 데이터 세트를 통합할 수 있도록 하여 통합되고 큐레이트 된 데이터를 더 빨리 제공할 수 있도록 합니다. 가트너 피어 인사이트(Gartner Peer Insights)는 Customers’ Choice 구분을 통해 [...]
Altair Panopticon은 실시간 운영, 거래 및 시장 데이터의 포괄적인 스트리밍 처리 및 시각화를 제공합니다. Panopticon을 사용하면 비즈니스 사용자는 온전히 드래그 앤 드롭이 인터페이스를 사용하여 정교한 스트리밍 분석 및 데이터 시각화 애플리케이션을 개발, 수정 및 구현할 수 있습니다. 실시간 스트리밍 피드 및 시계열 데이터베이스를 비롯한 거의 모든 데이터 소스에 연결하고, 복잡한 스트림 처리 프로그램을 개발하며, 급변하는 방대한 양의 데이터를 기반으로 통찰력 [...]
Radioss는 HyperWorks Unlimited Virtual Appliance에서 솔버의 일부로 제공됩니다. HWUL 무료체험판을 등록하시려면 여기를 클릭하십시오. * 이번 포스팅은 클라우드 파트너인 Microsoft Azure와 공동으로 작성되었습니다. 충돌 시뮬레이션은 자동차 제조업체에게 고가의 물리적 충돌 테스트를 대신하는 수단이며, 궁극적으로 생명을 구하는데 큰 도움이 됩니다. 널리 사용되는 Radioss는 충돌성, 에어백 성능 및 복잡한 변수들을 포함해 멀티피직스이면서 고도의 비선형적이고 계산 집약적인 문제에 대해 구조 해석을 수행합니다. 차량 제조업체는 [...]
Altair Knowledge Works의 제품군인 Knowledge Seeker, Knowledge Studio 및 Apache Spark용 Knowledge Studio 2020.1 버전이 릴리즈되었습니다. 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참조하시기 바랍니다. Knowledge Seeker, Knowledge Studio, Knowledge Studio for Apache Spark 2020.1 릴리즈 노트 다운받기 Knowledge Seeker, Knowledge Studio Knowledge Studio for Apache Spark Release Notes 2020.1 버전에는 모델링, Python과의 통합 및 데이터 준비에서 중요한 새로운 기능과 개선 사항이 있습니다. [...]
Altair Monarch는 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 여러 데이터 소스에 접근하고 변형 및 결합하는 가장 빠르고 쉬운 방법을 제시합니다. 보고서 및 웹 페이지에서 자동으로 데이터 추출 선호하는 BI 도구로 데이터를 결합, 정리, 혼합 및 내보내기 코드없이 반복 가능한 작업 및 워크플로우 [ Altair Monarch 무료체험판 신청하기 ] Altair Monarch 15.5.0 Quick Start PDF 다운로드 14,000 Customers and 431 Fortune 500 [...]
알테어 판옵티콘 2021.2 버전에 추가된 새로운 기능 및 업데이트 내용을 소개합니다. Analytics - 시계열 날짜 필터: 시계열 데이터를 필터링할 때 개별 시점을 제외합니다. - 시간 범위: 여러 개의 비업무 시간대를 정의합니다. - 순위 필터: 두 가지 새로운 모드는 항목 그룹 내의 전체 순위 또는 피어-순위를 지원합니다. - 집계: 히트맵에서 새로운 숫자 “Unique”집계 및 “Count Distinct” 집계를 지원합니다. App Building - [...]
CAE를 위한 머신러닝의 활용은 실제 모델링 부분이 아닌 올바른 형식의 유용한 데이터를 얻는 것입니다. 안녕하세요. 다름을 디자인하다, 알테어입니다. CAE를 위한 머신러닝을 사용하는 것은 다른 산업에서 사용하는 것과는 완전히 다릅니다. 매 초마다 많은 양의 데이터가 사용되는 산업과는 달리, CAE 업계에서는 데이터를 얻는데 비용이 많이 들고 어떤 경우에는 처음부터 새로 만들어야합니다. 따라서 CAE 데이터는 다른 유형의 데이터보다 더 큰 저장공간이 필요합니다. FEA, [...]
오늘은 자동차 산업에서 "머신러닝"이 어떻게 활용되고 있는지에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 머신러닝에 대한 개념은 대부분 많은 분들이 알고 계실 거라 생각되는데요. 경험적인 데이터를 통해 기계 스스로가 학습을 하고, 이를 기반으로 예측을 수행하면서 성능을 향상시키는 시스템과 기술의 개념입니다. 엔지니어링 설계와 수행과 관련된 의사결정은 대부분 엔지니어의 설계 적용에 대한 이해도에 따라 달라집니다. 그리고 센서 혹은 가상의 데이터에 대한 접근, 진보적인 머신러닝 알고리즘과 함께 [...]