در دوره‌ی آموزش نرم‌افزار AVL FIRE مکتب‌پلاس، نحوه‌ی شبیه‌سازی موتور دیزل از IVC تا EVO آموزش داده شده است. در این دوره، سعی شده تا نکات مهم و کلیدی موثر در گرفتن بهترین و مطلوب‌ترین نتایج در حین شبیه‌سازی، عنوان شود و بدین‌ترتیب دید کاربر، نسبت به پس‌زمینه‌ی نرم‌افزار، گسترش یابد. پس از گذراندن این دوره، کاربر در سطحی قرار خواهد گرفت که به راحتی بتواند انواع موتور دیزل را شبیه‌سازی و اعتبارسنجی کند.
در این دوره آموزش مدل سازی کیفیت سد و مخزن که در ۶ فصل تقدیم حضور شما شده است، سعی شده تا معرفی کلی از نحوه ساخت و برپایی مدل کیفی در ساده‌ترین شکل آن ارائه شود. در فصل اول به تشریح ویژگی‌ها، مزایا و معایب و نیز محیط نرم‌افزار مربوطه پرداخته شده است. در فصل دوم به اختصار در خصوص مبانی هیدرودینامیک محیط‌زیستی و پارامترهای کیفی مدل صحبت شده است. لازم به ذکر است در این قسمت صرفا مجموعه‌ای از معادلات کلی حاکم بر مدل کیفی معرفی شده و بررسی دقیق‌تر آن در غالب این دوره آموزشی نمی‌گنجد. در فصل سوم به بررسی نیازهای اطلاعاتی مدل و نحوه آماده‌سازی آن‌ها پرداخته شده است. ضمن اینکه از نرم‌افزار ARCMAP در جهت ساخت هندسه مدل نیز استفاده شده است. در فصل چهارم تنظیمات و ضرایب مورد نیاز در محیط نرم‌افزاری بررسی شده است. فصل پنجم نیز به بررسی نحوه اجرای مدل، خطایابی و خروجی‌های اولیه و فصل ششم به نحوه استفاده از ابزار پس‌پردازش در مشاهده نتایج کیفی اختصاص دارند. مدلهای کیفی آب ابزارهای مهمی در مدیریت منابع آبی هستند که بوسیله این ابزار، انتقال مواد آلاینده و اندرکنش‌های آن در محیط آبی شبیه‌سازی و پیش‌بینی می‌شود. این موضوع می‌تواند به کمتر شدن هزینه‌های پایش و مواد جهت آزمایشات شیمیایی تا حد زیادی کمک کند. همچنین در برخی از موارد ممکن است آزمایشات برجا به دلیل موضوعات آلودگی محیط‌زیستی در منطقه و یا عوامل دیگر، انجام‌پذیر نباشد. در کنار این موارد، نتایج مدلسازی کیفی می‌تواند ابزار مناسبی در مطالعات ارزیابی اثرات محیط‌زیستی طرح‌های آبی باشد، چه در زمینه پیش‌بینی آثار و چه در زمینه تصمیمات مدیریت محیط‌زیستی. با توسعه تئوری مدل و تکنیک‌های کامپیوتری بروز شده، مدلهای کیفی آب با الگوریتم‌های مختلف توسعه داده شده‌اند. تا کنون ده‌ها نوع از مدل کیفی برای انواع توپوگرافی‌ها، بدنه آبی و آلاینده‌های مختلف در مقیاس‌های زمانی و مکانی مختلف توسعه داده شده‌اند. نحوه بهره‌گیری از یک مدل کیفی به فرضیاتی بستگی دارد که در مدل تعریف می‌شود. بر مبنای آنچه در پایگاه داده‌های SpringerLink، Web of Science و Scopus ارائه شده، ۷ مدل شبیه‌سازی کیفی آب بصورت گسترده در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرند شامل AQUATOX، CE-QUAL-W2، EFDC، QUALs، SWAT، SPARROW و WASP هستند. مدل CE-QUAL-W2 به عنوان یکی از مدلهای اشاره شده، این دوره آموزش مدل سازی کیفیت سد و مخزن پیش رو است یک مدل دوبعدی میانگین‌گیری شده عرضی است که برای شبیه‌سازی انواع بدنه‌های آبی شامل مخازن دریاچه‌ها و سدها، رودخانه‌ها و خورها مورد استفاده قرار می‌گیرد. به دلیل رایگان بودن، متن‌باز بودن و نیز امکان مناسب برقراری ارتباط فنی را توسعه‌دهندگان این مدل، ابزار مناسبی برای شبیه‌سازی بدنه‌های آبی است. با این حال، به دلیل فرض میانگین‌گیری عرضی، کاربرد آن برای بدنه‌های آبی که دارای نسبت طولی به عرضی زیاد هستند، دارای دقت بالاتری است. برای استفاده مناسب از مدلهای کیفی در پروژه‌های مختلف، نیاز است تا شخص کاربر اطلاعات مناسب و کافی از مبانی هیدرودینامیک محیط‌زیستی، بیولوژی و شیمی محیط‌های آبی، محاسبات عددی و آمار و احتمال مهندسی در اختیار داشته باشد.
به عنوان یک مهندس شیمی یا مهندس فرایند، پس از آشنایی با تجهیزات پیشرفته فرایندی، نیاز به یک ابزار کامپیوتری که انجام محاسبات مربوط به این تجهیزات را برعهده بگیرد، احساس می‌شود. به عنوان مثال پس از مدلسازی یک برج تقطیر ساده با تعداد سینی‌های کم و 4 یا 5 جزء در خوراک ورودی ممکن است گاهی با صدها معادله از جمله موازنه‌های انتقال جرم و انرژی و سیالات مواجه شویم. پیاده‌سازی و حل این معادلات می‌تواند بسیار زمان‌بر و خسته‌کننده باشد. لذا باید برای حل این مشکل باید به دنبال راه حل بود؛ چرا که یک مهندس شیمی بدون توانایی مدلسازی و شبیه‌سازی فرایند عملا دچار مشکل خواهد شد و از گردونه رقابت‌ها در بازار کار و تحقیقات علمی عقب خواهد ماند. حتی در کارهای آزمایشگاهی هم گاهی به جایی می‌رسیم که به صرفه و منطقی است که ابتدا فرایند را هر چند کوچک، شبیه‌سازی کنیم و بعدا سراغ پیاده‌سازی و ساخت آن برویم. برای رفع این مشکل، تعداد کثیری بسته نرم‌افزاری از گذشته تا کنون در حال گسترش است و هر ساله نرمافزارهای جدیدتر و کامل‌تری وارد بازار شده و مورد استفاده مهندسین شیمی قرار می‌گیرد. در میان تمامی این بسته‌های نرم‌افزاری یکی از پرکاربردترین، دقیق‌ترین و کامل‌ترین بسته‌ها، نرم افزار aspen plus یکی از نرمافزارهای ارائه شده توسط کمپانی ASPEN One است.
تابه‌حال به خوانش درست و دقیق تابلوی بازار سرمایه ایران و تابلوخوانی در بازار سرمایه ایران اصولی فکر کرده‌اید؟ به نظر شما چند درصد از خطای سرمایه‌گذاران ناشی از عدم تسلط بر تابلوخوانی است؟ تابلوخوانی در بازار سرمایه ایران به معنای پیش‌بینی آینده قیمت‌ها، با تکیه بر مشاهدات تابلوی معاملات سهم در بازار سرمایه است. در روش تابلوخوانی بازار سرمایه ایران، فرد با شناخت امواج ورودی و خروجی پول، معاملات کد به کد و سایر عوامل مرتبط بدون اینکه نیاز مستقیمی به تحلیل تکنیکال یا تحلیل بنیادی داشته باشد، می‌تواند با پیگیری جریان سفارشات آینده، قیمت یک سهم را پیش‌بینی نماید. بنابراین اگر شما بتوانید این موارد را صرفاً بر اساس تابلوخوانی اصولی یک سهم تشخیص دهید، قاعدتاً معاملهگر موفقی خواهید بود. همچنین مشخص است اگر سایر روش‌ها را در کنار این روش استفاده کنید، معاملات موفق‌تری خواهید داشت. بهترین معاملات، ناشی از شناسایی نکات ساده و استفاده مکرر از آن‌هاست. تابلوخوانی بازار سرمایه ایران نیز کمک می‌کند تا حرفه‌ای، اصولی و با ریسک کمتر به معامله بپردازید. اما تابلوخوانی در بازار سرمایه ایران مخاطبان گسترده‌ای نیز دارد، مخاطبان این دوره تمامی تحلیلگران بازار سرمایه ایران که از دانش تکنیکال برخوردار باشند هستند. یکی از نیازهای سرمایه‌گذار بعد از ورود به بازار سرمایه و به ویژه بورس، این است که به تابلوخوانی در بازار سرمایه ایران به اندازه کافی تسلط داشته باشد. سرمایه‌گذار با تابلوخوانی درست و اصولی می‌تواند اتفاقاتی که در تابلو بورس می‌افتد را تجزیه‌وتحلیل کند. شناخت اصطلاحات رایجی که در حوزه بازار سرمایه وجود دارد، یکی از نیازهای اساسی هر سرمایه‌گذاری برای ورود به این بازار است. هر سرمایه‌گذار در هنگام ورود به بورس باید با این اصطلاحات آشنا شود. تابلوخوانی به‌عنوان یک ابزار برای سرمایه‌گذاران شناخته می‌شود. درواقع سرمایه‌گذاران ابتدا با روش تحلیلی خود پیش می‌روند و برای اطمینان بیشتر از ابزار تابلوخوانی استفاده می‌کنند. تابلوخوانی در بازار سرمایه ایران را میتوان بررسی هر نماد، میزان خریدوفروش، نوسان‌های قیمت، میزان عرضه و تقاضای سهامداران حقیقی و حقوقی که منجر به شناخت و درک بهتر وضعیت حال حاضر سهم می‌شود نیز دانست. اولین چیزی که برای تابلوخوانی باید با آن آشنا باشیم، اطلاعات معاملات سهم است. برای کسب این اطلاعات باید به سایت شرکت مدیریت فناوری بورس تهران مراجعه کنید. در این دوره به بررسی معاملات نوسانی در طی روز و الگوهای مثبت و منفی همچون الگوی تیک نیز می‌پردازیم. اما فاکتورهای مهم تابلوخوانی در بورس ایران چیست؟ از مهم‌ترین فاکتورهای تابلوخوانی تعداد معاملات است. در صفحه تعداد معاملات آن نماد نوشته‌شده است که نشان‌دهنده تعداد دفعات انجام معامله در نماد است. این عدد به تنهایی نمی‌تواند معیاری برای تابلوخوانی در بازار باشد؛ زیرا هر شخص برای خرید ۵۰۰۰ سهم ممکن است چندین بار سفارش خود را وارد سامانه کند. به‌عنوان‌مثال سرمایه‌گذار می‌تواند برای خرید ۵۰۰۰ سهم، ۵ سفارش ۱۰۰۰ تایی و یا تعداد دفعات سفارش بالاتر همراه با حجم‌های کمتر در سامانه معاملاتی قرار دهد. فاکتور بعدی در تابلوخوانی بازار سرمایه ایران، حجم معاملات سهم خواهد بود که فرد با مقایسه حجم معاملات روز سهم با میانگین حجم ماه می‌تواند اطلاعات مفیدی به دست بیاورد. حجم مبنا نیز در تابلوخوانی اهمیت پیدا می‌کند؛ زیرا برای بالا یا پایین رفتن قیمت پایانی سهم، حجم مبنا نقش زیادی دارد. EPS و EPS: P/E و P/E هر سهم در تابلو معاملاتی آن سهم قرار دارد. این اطلاعات برای افرادی که با تحلیل بنیادی معامله می‌کنند، می‌تواند مفید باشد. در این بخش مقایسه‌ای نیز بین این سهم با هم‌گروهی‌های آن صورت گرفته است. در دوره آموزش تابلوخوانی در بازار سرمایه ایران به بررسی تمامی فاکتورهای مورد نیاز در تابلوخوانی خواهیم پرداخت.
گیت (Git) یک سامانه‌ی کنترل نسخه‌ی توزیع شده است که طراحی شده تا بتواند تغییرات سورس کد را در طول توسعه‌ی نرم‌افزار شناسایی کرده و ردیابی کند. هدف اصلی از ساخته شدن این سامانه این است که همکاری و کار تیمی در میان برنامه‌نویسانی که بر روی پروژه‌های مشترک کار می‌کنند تسهیل شود، اما میتوان از آن برای ردیابی هر نوع تغییراتی در انواع فایل‌های مختلف استفاده کرد. سایر اهداف این سامانه عبارت‌اند از سرعت بالاتر، انسجام داده‌ها، و پشتیبانی روال‌های کاری توزیع شده و غیر خطی. این دوره آموزش Git به شما کمک خواهد کرد تا با مفهوم Git و ابزارهای مختلف آن آشنا شوید و در مدت زمان کوتاهی بتوانید از آن به طور موثر استفاده کنید. Git در سال ۲۰۰۵ توسط لینوس تروالدز و در پی توسعه‌ی کرنل لینوکس ساخته شد تا سایر توسعه‌دهنده‌های کرنل بتوانند با راحتی و سرعت بیشتری در توسعه‌ی آن مشارکت کنند. از سال ۲۰۰۵ به بعد افرادی کلیدی از جمله جونیو هامانو از نگهداری‌کننده‌های اصلی آن بوده‌اند. درست مانند سایر سامانه‌های کنترل نسخه‌ی توزیع شده، و بر خلاف بسیاری از سامانه‌های کلاینت-سروری، تمام مخزن‌های گیت روی تمام کامپیوترهایی که روی آن‌ها بارگذاری شده‌است، نسخه‌ی کاملی از تاریخچه به همراه توانایی ردیابی نسخه، فارغ از اتصال یا عدم اتصال به شبکه یا سرور مرکزی، وجود دارد. امروزه میلیون‌ها پروژه از Git استفاده می‌کنند. با استفاده از گیت میتوان تغییراتی که در هر مرحله از پروژه اعمال شده را پیگیری کرد، قسمتی از پروژه را به صورت مستقل توسعه داد و یا حتی در صورت بروز مشکل در هر مرحله به نقطه‌ای پایدار و بدون مشکل بازگشت و از بروز اشتباهات احتمالی در هر مرحله از توسعه نرم افزار جلوگیری کرد. پس از گذراندن دوره آموزش Git شما قادر خواهید بود که روی پروژه‌ای مشترک با همکاران خود روی توسعه محصولات مختلف کار کنید، حتی روی پروژه‌های شخصی که به صورت مستمر نیاز به بازبینی و ویرایش دارند یا روند تغییرات نسخه‌های مختلف را در مراحل متفاوت توسعه نرم‌افزار بررسی، پیگیری و کنترل کنید و غیره.
کاربرد دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی با سطح مشخصی از پیچیدگی و بیش از دولایه است. این نوع شبکه‌ها از مدلسازی سطح بالای ریاضی برای پردازش داده‌ها به روش‌های پیچیده استفاده می‌کنند. به‌طورکلی شبکه عصبی یک فناوری است که برای شبیه‌سازی فعالیت مغز انسان ساخته شده‌است؛ شناخت الگو و عبور ورودی از طریق لایه‌های اتصالات عصبی شبیه‌سازی شده مختلف از مهم‌ترین این فعالیت‌هاست. بسیاری از کارشناسان شبکه‌های عصبی عمیق را شبکه‌هایی تعریف می‌کنند که یک‌لایه ورودی، یک‌لایه خروجی و حداقل یک‌لایه پنهان در بین آن‌ها دارند. هر لایه نوع خاصی از مرتب‌سازی و ترتیب را در فرایندها انجام می‌دهند. یکی از کاربردهای کلیدی شبکه عصبی عمیق سروکار داشتن با داده‌های بدون برچسب یا ساختار نیافته است. عبارت یادگیری عمیق هم برای توصیف این شبکه‌های عصبی عمیق به کار می‌رود؛ چراکه یادگیری عمیق شکل خاصی از یادگیری ماشین را نشان می‌دهد که در آن فناوری‌ها با استفاده از جنبه‌های هوش مصنوعی به دنبال طبقه‌بندی و تنظیم اطلاعات فراتر از پروتکل‌های ساده ورودی و خروجی هستند. هدف از یادگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چیست؟ آموزش بهبود شبکه عصبی عمیق، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره این است که بتوانید فرایندهایی که منجر به کارایی می‌شوند و به طور سیستماتیک نتایج خوبی به بار می‌آورند، را درک کنید. در پایان این دوره شما خواهید توانست بهترین روش‌ها را برای آموزش و توسعه مجموعه‌های آزمون و تجزیه و تحلیل بایاس واریانس استفاده کرده و آن‌ها را برای ایجاد برنامه‌های یادگیری عمیق به کار ببرید. دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق مناسب چه کسانی است؟ کسانی که با هوش مصنوعی آشنایی دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند. برنامه‌نویسانی که به کار کردن در حوزه بهبود شبکه عصبی عمیق علاقه‌مندند. دانشجویان علوم مهندسی، پزشکی و پایه بعد از فراگیری دوره آموزش بهبود شبکه‌های عصبی عمیق چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ با گذراندن این دوره مهارت‌های شما در زمینه بهبود شبکه‌های عصبی عمیق ارتقا پیدا خواهد کرد و می‌توانید از تکنیک‌های استاندارد شبکه عصبی عمیق استفاده کنید. این تکنیک‌ها عبارت‌اند از: تنسورفلو (Tensorflow) یادگیری عمیق بهینه‌سازی ریاضی تنظیم هایپر پارامترها مقداردهی اولیه نرمال‌سازی بسته‌ها پیاده‌سازی و به‌کارگیری انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی
ویدیوهای زبان اصلی دوره به صورت رایگان هستند اما برای دسترسی به زیرنویس فارسی ویدیوها می توانید محتوای دوره را خریداری کنید. کاربرد دوره آموزش مدل های توالی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی مدلهای توالی در کاربردهایی که به تجزیه‌وتحلیل داده‌های ورودی به‌عنوان یک جریان هم‌بسته مداوم احتیاج دارد، نقشی اساسی ایفا می‌کند. این مقادیر می‌توانند داده‌های سری زمانی باشند که تقاضای یک محصول را در یک بازه زمانی خاص پیش‌بینی می‌کنند. کاربرد دیگر مدلهای توالی می‌تواند در پیش‌بینی متن باشد. سیستم بر اساس توالی آخرین عبارت و مجموعه‌ای از شرایط و قوانین از قبل بارگذاری شده، قادر است کلمه بعدی را پیش‌بینی کند. یکی از انواع شبکه‌ها که در تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی (NLP) و پردازش داده‌های متوالی استفاده می‌شود، شبکه عصبی بازگشتی یا RNN نام دارد. با فراگیری آموزش مدلهای توالی به‌عنوان بخشی از RNN کسب‌وکارها می‌توانند عملیات خود را تقویت کنند و تصمیم‌گیری‌هایشان را بهبود بخشند. در این دوره از آموزش مدلهای توالی و آموزش پردازش زبان شما با مدلهای NLP و اپلیکیشن‌های جذابشان مانند تشخیص گفتار، ترکیب موسیقی، چت‌بات‌ها، ترجمه ماشینی، درک زبان طبیعی و تکامل الگوریتم‌های توالی آشنا خواهید شد. هدف از یادگیری دوره آموزش مدل های توالی و پردازش زبان طبیعی چیست؟ آموزش sequence model، دومین دوره از مجموعه تخصص یادگیری عمیق اندرو می‌باشد. هدف از این دوره، این است که شما بتوانید با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و انواع رایج‌تر آن مانند GRU و LSTM کار کنید. با استفاده از این مدل‌ها می‌توانید پردازش زبان طبیعی و Word Embedding را یاد بگیرید. دوره آموزش مدلهای توالی و پردازش زبان طبیعی مناسب چه کسانی است؟ دانشجویان و فارغ‌التحصیلان مهندسی کامپیوتر و هوش مصنوعی کسانی که به ساخت اپلیکیشن‌های کاربردی با استفاده از یادگیری عمیق علاقه‌مندند. مهندسانی که نمی‌خواهند از دنیای تکنولوژی عقب بمانند. بعد از فراگیری دوره آموزش مدلهای تربیتی (sequence model) و پردازش زبان طبیعی چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ پس از فراگیری آموزش مدلهای ترتیبی شاهد ارتقاء مهارت‌های زیر در خود خواهید بود: پردازش زبان طبیعی (NLP) حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) واحد بازگشتی گیتی (GRU) شبکه عصبی بازگشتی (RNN) مدلهای توجه
آموزش AGI در استریسک AGI مخفف رابط درگاه استریسک (Asterisk Gateway Interface) بوده و بخشی از استریسک است که به یک برنامه خارجی اجازه دستکاری یک کانال در Dialplan را می‌دهد. کاربردهای AGI در دنیای کسب‌وکار عبارتند از: ساخت یک تلفن بانک واقعی ساخت انواع ماژول‌های نظرسنجی پیاده‌سازی IVR های پیچیده ساخت انواع مسابقات تلفنی ساخت ماژول حضور و غیاب پرسنلی پیاده‌سازی ماژول اعلان کد اپراتوری ساخت ماژول اصلاح Caller ID پیاده‌سازی ماژول خوشامد گویی به مخاطبان با ارسال SMS اجرای انواع سیاست گذاری ها بر روی کاربران ، تماس های ورودی و خروجی مرکز تلفن
شاید بپرسید چرا به آموزش sql نیاز داریم؟ باید بدانید با توجه به گستردگی روز افزون اطلاعات در حوزه IT و بحث ذخیره و بازیابی داده‌ها، به سیستمی جامع و دارای سطح مدیریتی قوی نیاز است که علاوه بر ذخیره داده‌ها، بازیابی و تحلیل داده ها را برای ما ساده‌تر کند. در حوزه ذخیره و بازیابی داده‌ها نرم افزار Microsoft Sql Server 2014 را میتوان به عنوان یکی از قویترین سیستم های مدیریت بانک اطلاعاتی (DBMS) انتخاب نمود. این نرم افزار پر قدرت علاوه بر ابزارهای مدیریتی بسیار کارآمد از پشتیبانی کمپانی بزرگ مایکروسافت نیز بهره می‌برد که این ویژگی ها به نوبه خود این نرم افزار را در زمره قدرتمندترین سیستم‌های مدیریت پایگاه داده قرار می‌دهد. موارد کاربرد این نرم افزار بسیار گسترده می‌باشد. نمونه ای از کاربردهای آن به شرح ذیل می باشد: نرم افزارهای پشتیبان گیری در شبکه نرم افزارهای سازمانی مثل Microsoft SharePoint توسعه دهندگان برنامه های مبتنی بر پایگاه داده تلفن های همراه مثل Windows Phone و ....
نرم افزار اسپن پلاس به عنوان یک مهندس شیمی یا مهندس فرایند، پس از آشنایی با تجهیزات پیشرفته فرایندی، نیاز به یک ابزار کامپیوتری که انجام محاسبات مربوط به این تجهیزات را برعهده بگیرد، احساس می‌شود. به عنوان مثال پس از مدلسازی یک برج تقطیر ساده با تعداد سینی‌های کم و 4 یا 5 جزء در خوراک ورودی ممکن است گاهی با صدها معادله از جمله موازنه‌های انتقال جرم و انرژی و سیالات مواجه شویم. پیاده‌سازی و حل این معادلات می‌تواند بسیار زمان‌بر و خسته‌کننده باشد. لذا باید برای حل این مشکل باید به دنبال راه حل بود؛ چرا که یک مهندس شیمی بدون توانایی مدلسازی و شبیه‌سازی فرایند عملا دچار مشکل خواهد شد و از گردونه رقابت‌ها در بازار کار و تحقیقات علمی عقب خواهد ماند. حتی در کارهای آزمایشگاهی هم گاهی به جایی می‌رسیم که به صرفه و منطقی است که ابتدا فرایند را هر چند کوچک، شبیه‌سازی کنیم و بعدا سراغ پیاده‌سازی و ساخت آن برویم. برای رفع این مشکل، تعداد کثیری بسته نرم‌افزاری از گذشته تا کنون در حال گسترش است و هر ساله نرمافزارهای جدیدتر و کامل‌تری وارد بازار شده و مورد استفاده مهندسین شیمی قرار می‌گیرد. در میان تمامی این بسته‌های نرم‌افزاری یکی از پرکاربردترین، دقیق‌ترین و کامل‌ترین بسته‌ها، نرم افزار aspen plus یکی از نرمافزارهای ارائه شده توسط کمپانی ASPEN One است. مزایای نرم افزار اسپن پلاس در مقایسه با دیگر نرم‌افزارها، نرم افزار aspen plus تجهیزات فرایندی و مدلهای ترمودینامیکی بیشتر و حل‌کننده‌های سریع‌تر و دقیق‌تری دارد و برای شبیه‌سازی یک واحد فرایندی کامل هیچگونه محدودیت یا کمبودی ندارد. تجهیزات فرایندی نرم افزار اسپن پلاس از جمله تجهیزات فرایندی یا Unit Operation که در نرم‌افزار aspen plus شبیه‌ساز، پوشش داده می‌شود میتوان به · پمپ · کمپرسور · شیر · خطوط لوله · راکتور · برج تقطیر · مبدل حرارتی و ... اشاره کرد. لازم به ذکر است که این تجهیزات تحت مدلهای متفاوتی ارائه شده‌اند که بسته به فرضیاتی که در فرایند در نظر گرفته می‌شود میتوان از تجهیز مربوطه استفاده کرد. به عنوان مثال در مورد راکتورها میتوان به راکتورهایCSTR ، PFR و راکتورهای تعادلی اشاره کرد. کاربرد نرم افزار اسپن پلاس با توجه به گستردگی و کاربردهای ذکر شده یادگیری این شبیه‌ساز می‌تواند در زمینه‌های مختلف از جمله تحقیقات علمی و حتی ورود به بازار کار مفید و سودمند باشد. از این دسته نرم‌افزارها در شرکت‌های طراحی مهندسی و بخش R&D کارخانه‌ها به وفور استفاده می‌شود و مهندس فرایندی که با یک یا چند مورد از این نرم‌افزارها آشنایی داشته باشد در مصاحبه‌های کاری یک سر و گردن از دیگران بالاتر خواهد بود و شانس بیشتری برای کسب موقعیت شغلی خواهد داشت.