本文为 Altair 数据科学家杨国宇分享在工业研发环节中基于数据驱动的应用解决方案与产品落地实践。主要内容包括以下几个部分：1. 产品&产线2. 哪些工业场景在用 AI3. LLM 在工业中能产生什么价值4. Altair 能提供什么5. Q&A

【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

深度学习是一种机器学习方法，它试图模拟人脑神经网络的工作方式来处理和理解复杂的数据。

在我们努力突破这个障碍并继续在芯片设计领域创新之际，几个趋势在半导体行业中逐渐形成，值得我们关注。

在处理铁矿石时，浮选过程特别重要，因为它可以帮助减少二氧化硅（SiO2）的含量，提高铁矿石的纯度。那么，如何巧妙利用机器学习优化泡沫浮选工艺呢？

对于信用卡公司需要判断客户会不会变成坏账（Default），从而预先防范，比如降低信用额度或是加速催缴欠款，而减低未来可能损失的风险

Altair 数据分析与 AI 平台 Altair® RapidMiner® 迎来重大更新。此次更新旨在帮助企业实现智能运营，在统一生态系统中打通人员洞察、数据自动化与智能体 AI 协作的壁垒。最新更新进一步强化了Altair 的数据分析与 AI 生态系统，助力企业构建兼具可扩展性、可信赖的智能数据环境。

本次分享主题是“产品全生命周期的数据分析与AI提效”，希望与大家探讨在产研、营销、服务以及人机料法环测等环节中，数据分析与人工智能如何发挥价值。将从以下几个方面详细讲解：1、 产品&产线；2、 工业中的 AI 应用3、 LLM 在工业中有什么用；4、 Altair 能提供什么

高性能计算（HPC）领域的创新，往往在幕后悄然发生。算法、工作流与自动化技术的渐进式优化，日积月累终成显著突破。这些改进或许并非一目了然，却能精简运营流程、减少瓶颈阻碍，让研究人员与管理人员得以专注探索创新，而非耗费精力于系统维护。随着人工智能驱动方案的介入，下一次飞跃已然来临——具备自主适应、优化与决策能力的系统，正不断放大这份“隐形的创新力量”。

生成式AI（AI）技术的强大众所周知。但不知道你们是否和我有一样感觉，目前市面上，企业对生成式AI的应用，场景大多较为单一。