SARRALLEの建物用ソフトウェア

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ドキュメント管理ソフトウェア
ドキュメント管理ソフトウェア
Civil 3D

... リアルタイムの更新にアクセスし、他のオートデスク ソフトウェアと共有できます。 データ交換を強化 共通の IFC ファイル形式を使用する他の ソフトウェアとの相互運用性によって複雑な設計の課題に対処できます。 プロジェクト タイプ別に Civil 3D の詳細を見る Civil 3D には、土木エンジニアリングの重要な分野に対応した専用ツールが備わっています。Civil 3D が道路・高速道路、用地開発、鉄道の設計・建設プロジェクトに どう役立つかをご覧ください。 設計とドキュメント ...

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AUTODESK
パフォーマンス分析ソフトウェア
パフォーマンス分析ソフトウェア
Insight

... カーボンを測定できるツールが備わっています。これらのツールを利用することで、建築設計者は Revit で設計を進めながら炭素排出削減の機会を視覚化し、影響を追跡できます。 炭素排出低減戦略に焦点を合わせたカスタム指標を作成 Insight は、 建物の形状や向き、エンベロープ設計、内部発熱負荷および HVAC システム、資材の種類および数量、再生可能オフセット、エネルギー コスト、その他の定義要素の統合分析をサポートします。 ...

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AUTODESK
分析ソフトウェア
分析ソフトウェア
Revit

... 建物設計およびインフラ設計を 3D で実施できます。環境に優しいプロジェクトで、 建物建築に変革をもたらします。 Autodesk Revit はアイデアを形にする設計ツールです。 Autodesk Revit を使用すると、建築設計、土木エンジニアリング、建設・施工で以下が可能になります。 パラメトリック手法の正確性、精度を利用して形状、構造、システムを 3D で簡単にモデリング 平面図、立面図、集計表、断面図、シート、3D ...

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AUTODESK
デザインソフトウェア
デザインソフトウェア
AutoCAD Architecture

... Architecture ツールセットは、プロジェクトの完了までの時間を短縮し、プロジェクト パイプラインを拡張するために必要なツールを提供します。作業時間の短縮に役立つ機能とタスクの自動化によって、建築設計と作図の生産性が最大 61%* 向上します。 8,800 点を超える建築コンポーネント(マルチレベル ブロックを含む)がそろったライブラリにアクセス 平面図、立面図、断面図、天井グリッドを自動的に生成 実際の施工環境に合わせて、壁、ドア、窓をすばやく配置 ...

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WMS(倉庫管理システム)ソフトウェア
WMS(倉庫管理システム)ソフトウェア
Db2®

... どこにいても誰でもアクセスできるクラウドネイティブ・データベース上で展開、開発、実行 常時稼働のクラウドネイティブデータベース IBM Db2は、数十年にわたる専門知識を備えたクラウドネイティブ・データベースです。主要な機能は次のとおりです。 データ・ガバナンスとセキュリティー 低遅延トランザクション。 ミッションクリティカルなデータ分析とAI駆動型アプリケーションの継続的な可用性 トランザクションと分析の混合ワークロードをサポートし、データベース管理者(DBA)やエンタープライズ・アーキテクト、開発者がアプリケーションを実行し、データの保管とクエリーを行い、開発を簡素化するための統合プラットフォームを提供します。トランザクションの量や複雑さに関係なく、アプリケーションを安全かつ高性能でレジリエントなものにしましょう。 メリット コストの管理 スケーラブルなストレージとコンピュート上に構築されたクラウド・ネイティブのインフラストラクチャーを使用して、データベースのコストを管理します。アプリケーションとユーザー・デマンドに合わせてシームレスにスケールします。 OracleからDb2への簡単な移行 Db2にはOracleへのネイティブな互換性があるため、シームレスな移行が可能です。これによって、ライセンス料とインフラストラクチャー・コストを削減しながら、パフォーマンスを30%向上させ、運用効率を高められます。 連続可用性を体験 クロスリージョンの災害復旧と必要なときにいつでもどこでも実行できる連続可用性により、99.999%の継続的な可用性を実現し、データ関連の停止を回避します。 データを安全に保つ Db2の専門知識とイノベーションにより、ハイブリッド、オンプレミス、クラウド環境全体でデータの暗号化、マスク化、保護を維持します。 スキルと規模の経済性を活用 Db2データベースからIBM ...

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統計分析用ソフトウェア
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Data science

... データ、アルゴリズム、機械学習とAIの技法を使用し、パターンを明らかにして予測を構築します。 データサイエンスのパワーを活用する データサイエンスの実践には課題が伴います。 断片化されたデータ、データサイエンス・スキルの不足、さまざまなツール、プラクティス、フレームワークの選択、トレーニングや展開のための厳格なIT標準などが挙げられます。 また、精度が不明瞭で監査が困難な予測により、MLモデルを運用化することも困難になります。 IBMのデータサイエンス・ツールとソリューションを使用すると、次のようなAI駆動型のイノベーションを促進できます: - ...

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