Centro Risorse AI - Caso di Studio
Realizzato e curato per team IA di livello mondiale
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Scalabilità dell'intelligenza artificiale fisica e della robotica umanoide
Pipeline completa per le operazioni sui dati, che comprende la configurazione della scena, la mappatura QR e il tracciamento con 5 sensori, a supporto di 100 attività definite per set di dati di intelligenza artificiale incarnata su larga scala.
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Set di dati sintetici sui casi fiscali per gli Stati Uniti
Il cliente necessitava di un ampio set di dati contenente casi fiscali individuali realistici, che comprendessero sia i requisiti di dichiarazione federali sia le variazioni a livello statale negli Stati Uniti.
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Qualità della clonazione vocale con valutazione umana
I modelli di clonazione vocale sembrano impressionanti nelle dimostrazioni, ma spesso faticano nell'uso reale, quindi il cliente aveva bisogno di un metodo affidabile per misurare i miglioramenti per l'inglese indiano.
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Dati di formazione per creare IA conversazionale multilingue
Dati audio di alta qualità provenienti, creati, curati e trascritti per addestrare l'IA conversazionale in 40 lingue.
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Raccolta di dati sull'enunciato per creare un assistente digitale multilingue
Fornito oltre 7 milioni di espressioni con oltre 22 ore di dati audio per creare assistenti digitali multilingue in 13 lingue.
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Oltre 30 documenti Web eliminati e annotati per la moderazione dei contenuti
Per creare un modello ML di moderazione automatizzata dei contenuti suddiviso in categorie Tossico, Maturo o Sessualmente esplicito.
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Raccogli, segmenta e trascrivi dati audio in 8 lingue indiane
Oltre 3 ore di dati audio raccolti, segmentati e trascritti per creare tecnologia vocale multilingue in 8 lingue indiane.
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Raccolta di frasi chiave per sistemi ad attivazione vocale in auto
Oltre 200 frasi chiave/suggerimenti sul marchio raccolti in 12 lingue globali da 2800 parlanti nel tempo stabilito.
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Oltre 8 ore di audio Riconoscimento vocale automatico
Assistere il cliente con la roadmap vocale della tecnologia vocale per le lingue indiane.
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Abilitare call center più intelligenti con informazioni basate sull'intelligenza artificiale
Trasforma le operazioni del call center con l'analisi delle emozioni e dei sentimenti vocali basata sull'intelligenza artificiale.
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Raccolta di immagini e annotazione per migliorare il riconoscimento delle immagini
Dati di immagine di alta qualità acquisiti e annotati per addestrare modelli di riconoscimento delle immagini per le nuove serie di smartphone.
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Migliorare i modelli predittivi sanitari con l'intelligenza artificiale generativa
Scopri come i modelli sanitari predittivi raggiungono una maggiore precisione utilizzando l'intelligenza artificiale generativa e gli LLM.
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Progetto di annotazione LiDAR per veicoli autonomi SmartCity
Scopri come Shaip ha annotato con successo 15,000 fotogrammi di dati LiDAR e della telecamera per SmartCity.
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Richieste di pagamento UPI basate sulla voce: catturare la diversità per l'intelligenza artificiale
Shaip sviluppa un sistema completo di pagamento UPI basato sulla voce con diverse registrazioni audio culturali.
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Migliorare la precisione del chatbot di e-commerce con il ragionamento CoT
Uno sguardo dettagliato all'implementazione dell'ingegneria rapida basata su CoT nell'e-commerce.
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Miglioramento dei flussi di lavoro di autorizzazione preventiva attraverso annotazioni sull'adesione alle linee guida
Trasforma l'autorizzazione medica preventiva con l'annotazione di dati clinici da parte di esperti e l'aderenza alle linee guida.
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Potenziare l'intelligenza ambientale clinica attraverso le conversazioni tra medico e paziente.
Genera conversazioni sintetiche di alta qualità in ambito sanitario con diversi partecipanti e simulazioni di ambienti clinici reali.
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Precisione dei dati oncologici: de-identificazione e annotazione per l'innovazione del modello NLP
Caso di studio sulla PNL in ambito oncologico: soluzioni di elaborazione dei dati sul cancro basate sull'intelligenza artificiale per la ricerca sanitaria.
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Raccolta audio di canto basata sulla voce per EQ
Raccolta di file audio cantati di vario tipo per l'allenamento degli algoritmi di compressione ed equalizzazione.
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Raccolta dati video anti-spoofing
Scopri come Shaip ha fornito 25 video per migliorare i modelli di rilevamento delle frodi basati sull'intelligenza artificiale.
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Cura dei dati medici, De-ID e annotazione ICD-10 CM
Abilitare un'intelligenza artificiale accurata con licenze dati, de-identificazione e annotazione.
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Set di dati di riconoscimento facciale pronti all'uso
Accelerare la formazione sull'intelligenza artificiale e ridurre i pregiudizi con set di dati diversificati e provenienti da fonti etiche per un leader tecnologico globale.
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Miglioramento della query di ricerca
Migliorare la pertinenza della ricerca utilizzando il giudizio umano e una tassonomia strutturata per risolvere casi ambigui per un'azienda leader nel commercio elettronico con sede in Polonia.
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Ricerca sulla de-identificazione delle immagini di risonanza magnetica
Un programma di ricerca multiistituzionale ha scelto Shaip per progettare e convalidare un flusso di lavoro di de-identificazione MRI che garantisce circa 100 scansioni per la condivisione conforme dei dati.
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Amiloidosi cardiaca con annotazione TC esperta
Un gruppo di intelligenza artificiale clinica ha collaborato con Shaip per trasformare i criteri della TC cardiaca per l'amiloidosi precoce in etichette ML pronte per la produzione.
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Set di dati di immagini facciali con diversità di progressione dell'età
Così tanti partecipanti, un corpus di immagini di volti separati nel tempo per rafforzare l'equità e la robustezza dei modelli di visione artificiale.
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Annotazione dei punti chiave del corpo umano
Shaip ha annotato 150,000 fotogrammi di immagini e video utilizzando uno schema a 36 punti chiave per il corpo intero, al fine di supportare la stima della postura, l'analisi del movimento, il monitoraggio dell'attività fisica e l'intelligenza artificiale applicata al movimento in ambito sanitario.
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Monitoraggio intelligente della salute in bagno: caso di studio sulla classificazione delle immagini del water.
Monitoraggio intelligente della salute in bagno: caso di studio sulla classificazione delle immagini del water. Come Shaip ha realizzato una pipeline strutturata per l'annotazione di immagini mediche, classificando 10,000 immagini di water...
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Annotazione del riquadro di delimitazione degli strumenti di lavorazione del terreno (GET)
Shaip ha fornito 40,000 annotazioni di bounding box GET al mese per 15 classi di Ground Engaging Tool, utilizzando il formato KITTI 1.0 e un gate di accuratezza superiore al 99% per l'IA di monitoraggio dell'usura.
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LiDAR multimodale per applicazioni ferroviarie e annotazione 2D.
Shaip ha fornito annotazioni 2D da telecamera e 3D da LiDAR per oltre 39 classi di oggetti ferroviari, 8 tipi di etichette e oltre 25 stati di segnale a supporto della percezione autonoma dei treni e dell'intelligenza artificiale per la sicurezza ferroviaria.
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Annotazione del riquadro di delimitazione 3D LiDAR per la guida autonoma
Shaip ha fornito annotazioni 3D LiDAR e da telecamera per la percezione dei veicoli autonomi, supportando il rilevamento degli oggetti, l'allineamento dei sensori e dati di addestramento pronti per il modello per l'intelligenza artificiale nella mobilità intelligente.
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Annotazione del prodotto di moda al dettaglio
Shaip ha fornito annotazioni multi-attributo sui prodotti di moda, utilizzando immagini di manichini, composizioni piatte e modelle dal vivo, a supporto della ricerca visiva, della raccomandazione di abiti, della prova virtuale e dell'intelligenza artificiale per l'automazione dell'inventario.
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Segmentazione semantica dell'intera scena
Shaip ha realizzato una segmentazione semantica a livello di pixel su intere scene stradali, etichettando ogni oggetto e superficie per applicazioni di intelligenza artificiale relative alla guida autonoma, alle città intelligenti e all'ambiente.
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Annotazione del riquadro di delimitazione per il rilevamento di frutti in agricoltura
Shaip ha annotato ogni mela visibile nelle immagini del frutteto con riquadri di delimitazione precisi e attributi di condizione a 3 livelli per supportare la stima della resa, la raccolta robotizzata e l'intelligenza artificiale per la salute delle colture.
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Rilevamento del testo OCR e annotazione della trascrizione
Shaip ha fornito riquadri di delimitazione a livello di parola e trascrizioni a livello di carattere da documenti, scrittura a mano, segnaletica, ricevute, targhe automobilistiche e altre fonti di testo per OCR e intelligenza artificiale applicata all'analisi documentale.
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Annotazione di immagini dentali per la diagnosi automatizzata e l'intelligenza artificiale in teleodontoiatria
Shaip ha eseguito la segmentazione poligonale dei singoli denti a partire da radiografie dentali, immagini intraorali e foto cliniche per supportare la diagnosi automatizzata, la pianificazione del trattamento e l'intelligenza artificiale nella teleodontoiatria.
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Annotazione di oggetti in scene interne per la robotica di servizio e l'intelligenza artificiale incarnata
Shaip ha annotato scene interne complesse con riquadri di delimitazione, poligoni, relazioni spaziali e attributi degli oggetti per supportare l'intelligenza artificiale nella percezione, navigazione e interazione robotica.
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Annotazione dei volti di diverse fasce demografiche, nel rispetto dei principi etici.
Shaip ha fornito riquadri di delimitazione del volto, mappatura dei punti di riferimento facciali e oltre 10 livelli di attributi per il riconoscimento facciale, il rilevamento delle emozioni, la stima dell'età, la verifica dell'identità e applicazioni correlate di intelligenza artificiale facciale.
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Annotazione di immagini satellitari per l'intelligenza artificiale in ambito agritech.
Shaip ha fornito una segmentazione poligonale a livello di particella su immagini agricole aeree e satellitari, coprendo oltre 9 tipologie di partizione del terreno e 6 livelli di informazioni sul territorio per l'agricoltura di precisione e l'intelligenza artificiale geospaziale.
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Annotazione di immagini di veicoli tramite intelligenza artificiale per richieste di risarcimento assicurativo, stima delle riparazioni e ispezione delle flotte.
Shaip ha annotato le parti della carrozzeria dei veicoli e i danni utilizzando la segmentazione poligonale, la classificazione dei danni in 11 classi, l'etichettatura della gravità e gli attributi di raccomandazione per la riparazione, a supporto dell'intelligenza artificiale per le assicurazioni e le ispezioni.
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Accelerazione dell'analisi delle feci basata sull'intelligenza artificiale con annotazione di immagini mediche ad alta precisione.
Shaip ha annotato oltre 700,000 immagini sanitarie relative alle feci utilizzando la segmentazione poligonale delle feci, i riquadri di delimitazione del bacino e la classificazione dell'area di interesse (AOI) per supportare l'analisi automatizzata della salute gastrointestinale.
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Trasformare la comprensione delle scene ferroviarie con LiDAR e annotazioni 2D
Shaip ha fornito dati LiDAR e annotazioni di immagini 2D per la comprensione di scene ferroviarie, creando set di dati pronti per la modellazione per il rilevamento di oggetti ferroviari, la percezione della scena e l'intelligenza artificiale per la mobilità autonoma.
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