On-Demand-Webinar

American Apparel and Footwear: Low-Code-SaaS – die Zukunft von Fashion PLM

Geschätzte Wiedergabezeit: 31 Minuten

Teilen

Low-Code-SaaS – die Zukunft von Fashion PLM

Hochgradig individualisierte, komplexe und geschlossene Lösungen schränken Marken und Hersteller in ihrer Innovationskraft ein – dabei sind kontinuierliche Innovationen für Produkte, Geschäftsprozesse und Zusammenarbeit erforderlich.

Offenheit, Dynamik und Flexibilität sind notwendig, um auf zunehmend anspruchsvolle Verbraucher zu reagieren, die Transparenz, Produktqualität und hochwertige Erfahrungen erwarten. Diese Herausforderungen können eine Chance sein, mehr zu leisten und sich von der Konkurrenz abzuheben, indem Sie Ihre Vordenker unterstützen.

Siemens, Mendix Low-Code-SaaS ist die Zukunft des Mode-PLM für Startups. Die Zukunft ist jetzt.

Die Teilnehmer dieses Webinars erfahren Folgendes:

  • So lassen sich Trennungen zwischen Konstruktion / Entwicklung / Handel beseitigen
  • So aktivieren Sie Omni Experience intern und extern
  • Möglichkeiten, um Innovationen mit einer visuellen Benutzeroberfläche zu erleichtern

Verwandte Ressourcen

Harvard University: Effective SW/HW Co-Design of Specialized ML Accelerators Using Catapult HLS
Webinar

Harvard University: Effective SW/HW Co-Design of Specialized ML Accelerators Using Catapult HLS

Harvard sheds light on their agile algo-hw co-design & co-verification methodology powered by HLS. It led to an order of magnitude improvement in the design effort across 3 generations edge AI accelerator SoCs.

Stanford University: Edge ML Accelerator SoC Design Using Catapult HLS
Webinar

Stanford University: Edge ML Accelerator SoC Design Using Catapult HLS

Describes the design and verification of the systolic array-based DNN accelerator taped out by Stanford, the performance optimizations of the accelerator, and the integration of the accelerator into an SoC.

How NVIDIA Uses High-Level Synthesis Tools for AI Hardware Accelerator Research
Webinar

How NVIDIA Uses High-Level Synthesis Tools for AI Hardware Accelerator Research

With constant change in AI/ML workloads, NVIDIA leverages a High-Level Synthesis design methodology based off SystemC and libraries like MatchLib to maximizing code reuse & minimizing design verification effort