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Neue Nutzungsbedingungen
Die Abonnementlaufzeit verlängert sich automatisch um weitere Abonnementlaufzeiten, es sei denn, eine Partei teilt der anderen mindestens 60 Tage vor dem Ende der jeweils aktuellen Abonnementlaufzeit mit, dass sie sich gegen eine Verlängerung entschieden hat. Jede verlängerte Abonnementlaufzeit hat die gleiche Länge wie die vorherige Laufzeit oder 12 Monate, je nachdem, welcher Zeitraum länger ist. Die Gebühren für jede verlängerte Abonnementlaufzeit entsprechen denen, die am Ende der vorhergehenden Abonnementlaufzeit gelten, es sei denn, Siemens teilt dem Kunden mindestens 90 Tage vor dem Ende der dann aktuellen Abonnementlaufzeit abweichende künftige Gebühren mit.
Das UCA (oder etwaige Nachfolgebedingungen), verfügbar unter Universal Customer Agreement (UCA), in der Fassung, die 60 Tage vor dem Ende der dann aktuellen Abonnementlaufzeit aktuell ist, gelten für die folgende Abonnementlaufzeit. Wenn Ihr Abonnement jedoch durch einen Rahmenvertrag geregelt ist, den Sie mit Siemens abgeschlossen haben, gilt dieser Rahmenvertrag weiterhin für alle folgenden Abonnementlaufzeiten, und die in diesem Rahmenvertrag vereinbarten Bedingungen für die automatische Verlängerung des Abonnements haben Vorrang.
In allen Fällen gelten anstelle etwaiger früherer Versionen der Ergänzenden Bedingungen die unter Ergänzende Bedingungen verfügbaren anwendbaren Ergänzenden Bedingungen in der jeweils 60 Tage vor Ablauf des jeweiligen Zeitraums aktuellen Version.
Zusätzliche Geschäftsbedingungen, die im ursprünglichen Bestellformular vereinbart wurden (einschließlich der Ergänzenden Bedingungen) sowie vereinbarte Zahlungsbedingungen, bleiben für alle folgenden Abonnementlaufzeiten in Kraft.
Predictive Learning - E
Bereitgestellt von SIEMENS
Predict future product performance through machine learning techniques
Predictive Learning allows data scientists to build prediction models through machine learning techniques, enabling companies to optimize product quality, which reduces potential field failures and performance issues. Predictive Learning enables companies to increase actual product performance, perceived product performance, and the overall customer experience.
Predictive Learning features:
- Data Science Workbench: Managed instances of Zeppelin notebook are provided for exploration, training and visualizing models. Prepackaged deep learning offerings such as Tensorflow, Keras and Theano and distributed machine learning packages such as MLlib
- Workspace Out-of-the-box functions: Enables users to quickly explore, transform and analyze big data without the need for any additional scripting
- Rapidly build and execute predictive models
| Predictive Learning | Small | Medium | Large |
|---|---|---|---|
| Pricing | Contact Us | Contact Us | |
| Compute Hours | 7,500 | 20,000 | 30,000 |
| Data Storage | 5 TB | 10 TB | 15 TB |
| No. of Users | 2 | 5 | 10 |
| Data Science Workbench | ? | ? | ? |
| Workspace out-of-the-box functions | ? | ? |