欧洲领先的公路和越野高性能运动摩托车制造商 KTM AG 已选择 PTC 的 Codebeamer® 作为应用生命周期管理 (ALM) 平台,并在 KTM 集团全球范围内实现标准化。 这一战略决策扩大了与 PTC 的长期合作,旨在集中和优化 KTM 在硬件和软件开发方面的工程流程。
KTM 将用 Codebeamer 取代现有的两个系统,并将不同的工作流程整合到一个高效的平台中。 最初,KTM 将在 E/E 和 ePowerpack 系统中使用 Codebeamer,以改善跨职能协作,加快新开发产品的上市时间。 第二步,KTM 计划将 Codebeamer 扩展到整车。 这将使 Codebeamer 成为公司设计和开发流程的关键组成部分。
引入 Codebeamer 的目的是通过为产品和软件开发提供统一平台,进一步优化内部协作。 这样就无需在不同系统之间进行内部数据交换。 这将大大提高项目实施的速度和质量。
KTM集团表示:“KTM 的目标是保持并不断扩大其在摩托车开发领域的领先地位。 要实现这一目标,有时必须更迅速地向市场推出高质量的创新产品。 将 Codebeamer 集成到我们的工作流程中将有助于我们实施高效的开发流程。”
“KTM 选择 Codebeamer 作为其 ALM 平台的决定证实了我们在充满活力的汽车行业加速数字化转型的战略,”PTC ALM 分部高级副总裁兼总经理 Christoph Bräuchle 说,“对我们来说,利用我们的解决方案支持 KTM 开发其迷人的创新产品是一个特别的动力。”
好文章,需要你的鼓励
北京大学研究团队开发出基于RRAM芯片的高精度模拟矩阵计算系统,通过将低精度模拟运算与迭代优化结合,突破了模拟计算的精度瓶颈。该系统在大规模MIMO通信测试中仅需2-3次迭代就达到数字处理器性能,吞吐量和能效分别提升10倍和3-5倍,为后摩尔时代计算架构提供了新方向。
普拉大学研究团队开发的BPMN助手系统利用大语言模型技术,通过创新的JSON中间表示方法,实现了自然语言到标准BPMN流程图的自动转换。该系统不仅在生成速度上比传统XML方法快一倍,在流程编辑成功率上也有显著提升,为降低业务流程建模的技术门槛提供了有效解决方案。
谷歌宣布已将约3万个生产软件包移植到Arm架构,计划全面转换以便在自研Axion芯片和x86处理器上运行工作负载。YouTube、Gmail和BigQuery等服务已在x86和Axion Arm CPU上运行。谷歌开发了名为CogniPort的AI工具协助迁移,成功率约30%。公司声称Axion服务器相比x86实例具有65%的性价比优势和60%的能效提升。
北京大学联合团队发布开源统一视频模型UniVid,首次实现AI同时理解和生成视频。该模型采用创新的温度模态对齐技术和金字塔反思机制,在权威测试中超越现有最佳系统,视频生成质量提升2.2%,问答准确率分别提升1.0%和3.3%。这项突破为视频AI应用开辟新前景。