【PFX400 交換用フィルターのご紹介】 PFX400インテークキットや、PFX400を採用した各種インテークシステムをお使いの皆様へ。 ㅤ PowerFilter PFX400は、低い吸入抵抗と高い集塵性能を両立した高性能スポーツフィルターです。 汚れたまま使用を続けると、吸入抵抗が増え、本来の吸気性能を十分に発揮できません。 ㅤ モンスタースポーツでは、 ✅ 5,000kmごとの点検・清掃 ✅ 10,000kmを目安にフィルター交換 を推奨しています。フィルターの汚れや破損がある場合は、走行距離にかかわらず交換してください。 ㅤ 愛車のパフォーマンスを維持するためにも、定期的なメンテナンスをおすすめします。 ㅤ ▼交換用PFX400・インテークキット詳細はこちら ㅤ #powerfilter# #monstersport# #PFX400# #メンテナンス# #モンスタースポーツ# #パワーフィルター#

世界のスポーツエンジン達へ。 これが、日本で生まれ、世界最高峰のレースシーンで育った、リアルスポーツフィルターだ。 ㅤ 🚗💨モンスタースポーツ PowerFilterシリーズ。 モンスタースポーツのPowerFilter 「PFX300」 「PFX400」 は、低い吸気抵抗と高い集塵性能を両立したスポーツエアフィルターです。 ㅤ 🔶 PFX300 純正エアクリーナーボックスをそのまま使用し、純正エアフィルターと交換するだけで装着できる純正交換タイプ。手軽に吸気性能を高めたい方におすすめです。 詳細はこちら👉 ㅤ 🔶 PFX400 インテークキットなどに採用されるオープンタイプの高性能エアフィルター。『400』は約400PSクラスのエンジンまで対応することを示しています。 詳細はこちら👉 ㅤ モンスタースポーツでは、車種ごとの専用アタッチメントやインテークキットをラインアップ。フィルター性能を最大限に引き出し、フレッシュエアを効率よく導くことで、車種ごとに最適な吸気システムを実現しています。 詳細はこちら👉 ㅤ どちらのシリーズも、 ✅ 吸気抵抗を低減し、レスポンスやパワーフィーリングを向上 ✅ 優れた集塵性能で異物の侵入を防ぎ、エンジンをしっかり保護 ✅ スポーツ走行からストリートまで、性能と耐久性を両立 ㅤ #MONSTERSPORT# #PowerFilter# #PFX300# #PFX400# #エアクリーナー# #モンスタースポーツ# #パワーフィルター# #エアフィルター#

# Learning Palantir Foundry 🚀 Put business logic right on the ontology. Functions cure the "numbers don't match across departments" problem by centralizing logic in one place. 📌 Title and Feature URL Title: ファンクション URL: 📝 Overview Functions let you write server-side logic that executes in isolated environments, powering operational apps like dashboards and decision-support tools. They are designed to work with Foundry ontologies, so they can read object properties, traverse links, and perform flexible ontology edits. 🔧 How It Works - Supported languages: TypeScript (full feature support) and Python (beta, with growing support especially for serverless and deployed execution). - Serverless execution: spins up on demand when invoked and bills only during execution, with a 60-second total wall-clock timeout (30s CPU plus a 30s network buffer). Multiple versions can run simultaneously, making upgrades safer. - Deployed execution: reserves dedicated resources for cases serverless cannot meet, runs a single version at a time, and bills continuously while deployed. - Capability differences: ontology read/write, Workshop integration, and external API calls work in both languages. Pipeline Builder is Python, while model embedding and semantic search are TypeScript. 🛠 Practical Usage - Derived properties: display function-computed values as table columns. - Function-backed Actions: implement complex edits spanning multiple objects. - Workshop integration: run functions to compute or display variables. - API gateway: invoke query functions programmatically to reuse the same logic everywhere. 🎯 Use Cases - Implement derived-KPI logic once and return identical results to Workshop, OSDK, and the API. - Query external systems to enrich ontology objects. - Build complex validation or bulk updates as function-backed Actions. ⚠️ Caveats - The 60-second timeout applies uniformly across execution modes, so optimize for efficiency. - Available capabilities depend on the invocation context (for example, model embedding and semantic search are TypeScript only), so decide on language early. #PalantirFoundry# #DataEngineering#