پی سی دانلود - engineering

کمپانی Autodesk همواره در ارائه ی نرم افزار های طراحی سه بعدی در زمینه های صنعتی، انیمیشن و سرگرمی، استفاده از منابع طبیعی، تولید، مهندسی، ساخت و ساز و زیرساخت های عمرانی و ... پیشرو است. اتودسک برای کاربرانی که نرم افزارهایش را خریداری می کنند مزایایی در نظر می گیرد که از میان آن ها می توان به ارائه ی افزونه ها و پلاگین هایی برای نرم افزار هایش اشاره کرد که هریک ابزاری را به نرم افزار اصلی اضافه می کنند تا به عنوان یک سرویس اضافه، به افزایش قدرت کاربر در طراحی منجر شوند.
Autodesk Revit 2017 Add-Ins and Extensions شامل مجموعه ای از افزونه های قدرتمند برای نرم افزار Autodesk Revit 2017 می باشد که با نصب هریک آن ها، امکان استفاده از سرویس های خاصی را که اتودسک برای خریداران محصولاتش ارائه نموده است را برای دیگر کاربران میسر می سازد.

PolyWorks نرم افزاری قدرتمند برای اندازه گیری (اندازه شناسی) و یا همان مترولوژی سه بعدی است. از ابتدایی ترین قسمت طراحی محصول تا نمونه سازی، بازرسی نهایی و مونتاژ این نرم افزار ابزاری پیشرفته را برای کار در تمامی مراحل توسعه محصول در اختیار کاربران قرار می دهد. با بهره گیری از تکنولوژی های single point و point cloud 3D و همچنین امکان شخصی سازی و ماکرو نویسی این برنامه به یکی از کاملترین نمونه ها در نوع خود تبدیل شده است. از دیگر قابلیت های این نرم افزار می توان به ماژول های Inspector که برای مهندسی محصول، اسمبلی صحیح و بازرسی نهایی طرح، Modeler که برای مهندسی معکوس و برقراری ارتباط دو سویه بین CAM و CAD و Viewer که برای ارائه و نمایش نتایج حاصل از مترولوژی به کار می روند اشاره نمود. این نرم افزار دستیاری بسیار مطمئن برای اندازه شناسی سه بعدی در صنایعی چون خودرو سازی، هوا فضا، انرژی و تولید محصولات خواهد بود.

معماری نرم‌افزار در واقع انتخاب یک ساختار کلی برای پیاده سازی یک پروژه نرم‌افزاری بر مبنای مجموعه ای از نیازهای کاربری و تجاری یک سیستم نرم‌افزاری است تا هم بتوان کاربردهای مورد نظر را پیاده سازی کرد و هم بتوان کیفیت نرم‌افزار، تولید آن و نگهداری آن را نیز بهینه کرد و سرعت بخشید. به عبارتی دیگر: معماری نرم افزار یک برنامه یا سیستم محاسباتی، ساختار یا ساختارهای آن سیستم محاسباتی است که خصوصیات قابل رویت از بیرون، عناصر و ارتباطات بین آن ها را نشان می دهد. از بدو مطرح شدن نرم افزار تاکنون ، معماری های متفاوتی بمنطور طراحی و پیاده سازی ارائه شده است. معماری های فوق از یکطرف برخاسته از امکانات و ماهیت سخت افزار ها در زمان خود و از طرف دیگر نمایانگر نوع و نگرش انتظارات طرح شده توسط کاربران است.
در دوره ی آموزشی O'Reilly Learning Path: Issues and Next Steps in Software Architecture با مفاهیم مطرح شده در زمینه معماری نرم افزار ها، مسائل و مشکلات آنها و مراحل بعدی در طراحی معماری نرم افزار آشنا می شوید. 

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در مجموعه دوره های آموزشی O'Reilly Learning Path: Machine Learning Tutorial Series با مفاهیم و ویژگی های مختلف یادگیری ماشین، علوم داده و ساختار داده ها آشنا می شوید.

داده‌کاوی (Data Mining) به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه های رایج کشف دانش از داده‌ها (KDD) میدانند. داده‌کاوی پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.
R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است.
در دوره آموزشی Udemy Learning Data Mining with R با معرفی تکنیک ها و ویژگی های مختلف داده کاوی با زبان آر می پردازیم.

با افزایش روزافزون استفاده مدیران، مسئولان و تصمیم گیران از داده های مکانی در جهت تصمیم گیری های مناسب و کارآمد، توسعه نرم افزارهای مکانی نیز رو به افزایش است. از آنجا که استفاده از این نرم افزارها کمک فراوانی در پردازش، تجزیه و تحلیل داده های مکانی و در نهایت تصمیم گیری های بهینه در مسائل مدیریتی می کند، لذا شرکت های بزرگ نرم افزاری را برآن داشت که نرم افزارهای کامل و جامعی در این زمینه ارائه دهند. QGIS از جمله نرم افزارهای بسیار جذاب و تا اندازه ای هم ساده جهت کار با قالبهای داده های برداری و رستری می باشد. دسترسی به قطعه برنامه های کوچک مهم و کاربردی (Grass) در یک محیط ساده و جذاب، از دیگر ویژگی های این نرم افزار است. جداسازی داده ها به صورت لایه هایی و انجام عملیاتهای گوناگون مانند ویرایش بر روی اطلاعات و همچنین تعریف Style جهت نمایش و دسته بندی نمایشی از جمله مشخصات این نرم افزار می باشد.
در دوره آموزشی Packt Introduction to QGIS Python Programming با برنامه نویسی پایتون در زبان کیو جی آی اس آشنا می شوید.

چارچوب یا فرایند مدل اسکرام (Scrum) یک چارچوب تکرارپذیر و افزایشی برای کنترل پروژه (مدیریت نرم‌افزار) است که معمولاً در زیر شاخه مدل فرایند تولید نرم‌افزار چابک و سریع است و یک نوع مدل تولید نرم‌افزار در مهندسی نرم‌افزار بحساب می ‌رود. اسکرام یک چارچوب تولید نرم‌افزار از سری روش های تفکر چابک (Agile) است. دراین که اسکرام یک چارچوب یا فرایند است، کاملاً بین متخصصان دوگانگی وجود دارد. اشخاصی مانند کن شوئبر (مبدع اسکرام) دائماً از لفظ چارچوب (framework) استفاده می ‌کنند و تاکید می ‌نمایند که همه باید این مورد را قبول داشته باشند ولی بعضی دیگر از دوستان از لفظ فرایند و یا متدولوژی برای اسکرام استفاده می‌ کنند.
در دوره آموزشی LiveLessons Learning Path: Scrum Practitioner به طور تخصصی با مفاهیم و ویژگی های متدولوژی اسکرام آشنا می شوید.

علم داده (Data Science)، دانشی میان‌رشته‌ای پیرامون استخراج دانش و آگاهی از مجموعه‌ای داده و اطلاعات است. علم داده از ترکیب مباحث مختلفی به وجود آمده و بر مبانی و روش‌های موجود در حوزه‌های مختلف علمی بنا شده‌است. تعدادی از این حوزه‌ها عبارتند از: ریاضیات، آمار، مهندسی داده، بازشناخت الگو و... هدف این علم، استخراج مفهوم از داده و تولید محصولات داده‌محور است. R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. زبان اس بجز R، توسط شرکت Insightful، در نرم‌افزار تجاری اس‌پلاس نیز پیاده‌سازی شده است. اگرچه دستورات اس‌پلاس و R بسیار شبیه است لیکن این دو نرم‌افزار دارای هسته‌های متمایزی می‌باشند. R، حاوی محدودهٔ گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (از جمله: مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری، تحلیل سری‌های زمانی، رده‌بندی، خوشه‌بندی و غیره) و قابلیت‌های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره می‌توانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند.
در دوره آموزشی O'Reilly Learning Path: Introduction to Data Science with R با علوم داده و زبان آر جهت تغییر داده ها، شبیه سازی و مدل سازی داده ها آشنا می شوید.

Xilinx Vivado Design Suite HLx Edition یک نرم افزار قدرتمند از کمپانی Xilinx است که به منظور طراحی FPGA های سری 7 به بعد Xilinx ایجاد گردیده است. این نرم افزار در نسخه‌های گذشته خود به همراه نرم افزار ISE ارائه می‌گردید که مدتی است به طور مستقل و با امکانات و قابلیت های فراوان و ویژه ارائه می‌گردد. Vivado Design Suite برای طراحی‌های سیستم‌های بزرگ ساخته شده است و محیطی است که بر پایه استفاده از IP Core ها و سیستم‌ها بنا شده است. از نظر سرعت مراحل مختلف، تقریبا دارای سرعتی 4 برابر بیشتر از ISE است. تفاوت اساسی که نرم افزار Vivado Design Suite با ISE دارد در سرعت پیاده سازی برنامه روی FPGA می باشد، که از ISE سریع‌تر است. همچنین الگوریتم‌های هوش مصنوعی که برای جاسازی یا Fitting مدار و سیم کشی یا Wiring استفاده شده، بهینه‌تر است، یعنی مداری که در داخل FPGA شکل می‌گیرد از لحاظ کاهش تأخیرها و بسیاری از پارامترهای دیگر بهتر است.