【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——逻辑回归1 摘要在上一篇文章里，我们着重讲解了线性回归（如果还没看过的话，欢迎点击下方链接回顾一下），即如何探索不同的影响因素（或自变量）与一个连续型变量的线性关系。从零开始带你了解商业数据分析模型——线性回归模型但在现实生活中，我们关心的往往是分类型的问题。比如汽车厂商会去探究不同的驾驶行为和行驶路况是否会导致汽车的部件提前损坏，再比如银行信贷部会

在汽车智能化、电动化持续演进的背景下，电磁兼容（EMC）问题日益成为影响车辆安全性和可靠性的重要因素。中国汽车工程研究院股份有限公司（简称：中国汽研）在整车及零部件 EMC 仿真方面持续深入探索，并在 Altair 区域技术交流会-西南站系统分享了 EMC 仿真技术的实践路径与创新成果。

基于 AI Studio + AI Hub 的多智能体 ST 开发方案，实现了从“人工硬扛”到“AI 全流程”的升级。尤其是代码验证环节，让生成代码可控、可靠，避免了生产停机风险。最终，通过 AI Hub 部署为 API，企业可以把这一能力嵌入到日常开发流程，实现更快的交付、更低的调试成本、更高的生产稳定性。

基于 AI Studio + AI Hub 的多智能体 ST 开发方案，实现了从“人工硬扛”到“AI 全流程”的升级。尤其是代码验证环节，让生成代码可控、可靠，避免了生产停机风险。最终，通过 AI Hub 部署为 API，企业可以把这一能力嵌入到日常开发流程，实现更快的交付、更低的调试成本、更高的生产稳定性。

在大数据和人工智能时代，整个社会各维度生产组织活动愈加信息化和数据化，利用数据挖掘和人工智能技术从大量数据中发现有用的信息和知识，指导和优化决策过程，已经成为一种新范式，将对人类社会的各个方面以及科学研究的各个领域产生深远影响。在变革浪潮中，如何将企业生产经营决策与大数据和人工智能技术相结合显得尤为迫切。在此大背景下，中山大学管理学院教授、博士生导师夏俐及其课程团队正式出版了《大数据与商业智能 —

在大数据和人工智能时代，整个社会各维度生产组织活动愈加信息化和数据化，利用数据挖掘和人工智能技术从大量数据中发现有用的信息和知识，指导和优化决策过程，已经成为一种新范式，将对人类社会的各个方面以及科学研究的各个领域产生深远影响。在变革浪潮中，如何将企业生产经营决策与大数据和人工智能技术相结合显得尤为迫切。在此大背景下，中山大学管理学院教授、博士生导师夏俐及其课程团队正式出版了《大数据与商业智能 —

在大数据和人工智能时代，整个社会各维度生产组织活动愈加信息化和数据化，利用数据挖掘和人工智能技术从大量数据中发现有用的信息和知识，指导和优化决策过程，已经成为一种新范式，将对人类社会的各个方面以及科学研究的各个领域产生深远影响。在变革浪潮中，如何将企业生产经营决策与大数据和人工智能技术相结合显得尤为迫切。在此大背景下，中山大学管理学院教授、博士生导师夏俐及其课程团队正式出版了《大数据与商业智能 —

我们会用历史数据训练一个模型，然后在虚拟空间里生成成千上万个候选配方，让模型去预测，再挑出拉伸强度最高的组合。这种方法确实能找到“强度最优解”，但现实问题是：高强度配方往往伴随高成本，或者耐磨、硬度达不到要求。这就像做菜时只求“最咸”，结果味道完全失衡。

本次主要为大家介绍了AI助力LCD显示模组精准老化预测工作，这是AI驱动的精准赋能产品生产优化与品质进阶的案例。但AI的应用远不止于此，在技术开发、产品研发设计、制造生产管理以及测试与质量管理等过程中，都可以融合AI大数据应用，实现更多应用场景的落地，助力企业更好地发展。

汽车连续模具的刚度直接决定了冲压件质量（尺寸精度、表面缺陷）与模具寿命。传统有限元分析（FEA）在面对大型复杂模具装配体时，存在网格划分困难、计算资源消耗大、周期长等瓶颈。本文以某车型前门内板五工位连续模为对象，采用 Altair SimSolid 无网格仿真技术，实现了整模装配体级刚度分析。