AI Powers Predictive Insights for Material Testing and Performance Forecasting
人工智能 (AI) 通过将高级算法与传统工程方法相结合，改变了材料测试和性能预测。这种融合可以实现精确预测，降低故障风险并加速航空航天、建筑和能源行业的创新。人工智能在材料测试中的作用人工智能通过分析大量数据集来检测模式，从而增强材料测试[…]文章 AI 为材料测试和性能预测提供预测性见解首先出现在 AiiotTalk - 人工智能 | 机器人技术 | 技术上。
What are the IDLE / PERF Factors in Airbus A320? - THE AVIATION
什么是 IDLE / PERF 因素？FMGS（飞行管理和引导系统）包含一个数据库，可帮助预测飞机性能并计算必要的数据。但是，飞机配置的变化可能会导致数据库信息与飞机的实际性能之间出现差异。为了解决这个问题，FMGS 对其计算应用了修正。FMGS 包含一个性能数据库来计算预测和性能数据。此性能数据库具有多种飞机配置（飞机类型/发动机模型）的模型，用于调整性能和 FMGS 预测。对于某些飞机配置，模型可能与实际飞机性能不同。在这些情况下，FMGS 必须修正性能和预测的计算。这就是 PERF 和 IDLE 因素的目的。随着时间的推移，实际飞机阻力和发动机性能可能会偏离标称模型。航空公司的主要职
Build Higher Performing and More Accurate Predictive Models with New DataRobot Features
我们的最新功能可帮助您汇总和转换高性能预测 AI 模型的训练数据。文章《使用 DataRobot 的新功能构建更高性能和更准确的预测模型》首先出现在 DataRobot 上。
