Centrum zasobów AI – studium przypadku
Stworzone i wyselekcjonowane dla światowej klasy zespołów AI
Filtruj według:
Rozwój ucieleśnionej sztucznej inteligencji przy użyciu rzeczywistych, egocentrycznych danych
Umożliwiamy rozpoznawanie aktywności człowieka, robotykę i modele interakcji dłoń-przedmiot przy użyciu skalowalnego wideo rejestrowanego w gospodarstwach domowych i środowiskach przemysłowych.
Zobacz
Skalowanie fizycznej sztucznej inteligencji i robotyki humanoidalnej
Kompleksowy proces operacji na danych obejmujący konfigurację sceny, mapowanie kodów QR, śledzenie 5 czujników w celu obsługi 100 zdefiniowanych zadań dla zestawów danych sztucznej inteligencji na dużą skalę.
Zobacz
Syntetyczne zbiory danych dotyczące przypadków podatkowych w USA
Klient potrzebował obszernego zbioru danych zawierających realistyczne przypadki podatkowe poszczególnych osób, obejmujące wymogi federalne i różnice występujące na poziomie stanowym w USA.
Zobacz
Dane szkoleniowe do budowania wielojęzycznej konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Wysokiej jakości dane audio pozyskiwane, tworzone, nadzorowane i transkrybowane w celu trenowania konwersacyjnej sztucznej inteligencji w 40 językach.
Zobacz
Jakość klonowania głosu z oceną ludzką
Modele klonowania głosu brzmią imponująco w wersjach demonstracyjnych, ale często nie sprawdzają się w praktyce. Dlatego klient potrzebował wiarygodnego sposobu pomiaru poprawy znajomości języka angielskiego używanego w Indiach.
Zobacz
Studium przypadku wielojęzycznej sztucznej inteligencji konwersacyjnej
Zaoferowano wysokiej jakości usługi transkrypcji i adnotacji audio w celu wyszkolenia ich opartego na sztucznej inteligencji silnika przetwarzania mowy.
Zobacz
Wysokiej jakości dane szkoleniowe do tworzenia wielojęzycznej sztucznej inteligencji konwersacyjnej dla języków indyjskich
Zaoferowano wysokiej jakości usługi gromadzenia, transkrypcji i adnotacji danych audio w celu wyszkolenia wielojęzycznego pakietu głosowego opartego na sztucznej inteligencji.
Zobacz
Gromadzenie danych wypowiedzi w celu zbudowania wielojęzycznego asystenta cyfrowego
Dostarczono ponad 7 milionów wypowiedzi z ponad 22 tysiącami godzin danych dźwiękowych, aby zbudować wielojęzycznych asystentów cyfrowych w 13 językach.
Zobacz
Ponad 30 XNUMX dokumentów internetowych usuniętych i opatrzonych adnotacjami do moderacji treści
Aby zbudować zautomatyzowany model moderacji treści ML podzielony na kategorie toksyczne, dla dorosłych i o charakterze jednoznacznie seksualnym.
Zobacz
Zbieraj, segmentuj i transkrybuj dane audio w 8 językach indyjskich
Ponad 3 8 godzin zebranych, podzielonych na segmenty i transkrybowanych danych dźwiękowych w celu zbudowania wielojęzycznej technologii mowy w XNUMX językach indyjskich.
Zobacz
Kolekcja kluczowych fraz dla samochodowych systemów aktywowanych głosem
Ponad 200 12 kluczowych fraz/wskazówek dotyczących marki zebranych w 2800 globalnych językach od XNUMX użytkowników w określonym czasie.
Zobacz
Ponad 8 tys. godzin nagrań audio Automatyczne rozpoznawanie mowy
Aby pomóc klientowi w opracowaniu planu rozwoju mowy w zakresie technologii mowy dla języków indyjskich.
Zobacz
Umożliwianie inteligentniejszych centrów telefonicznych dzięki wnioskom opartym na sztucznej inteligencji
Przekształć działanie call center dzięki analizie emocji i nastrojów w rozmowach opartej na sztucznej inteligencji.
Zobacz
Zbieranie obrazów i adnotacje w celu poprawy rozpoznawania obrazów
Wysokiej jakości dane obrazu pozyskiwane i opatrzone adnotacjami w celu trenowania modeli rozpoznawania obrazu dla nowej serii smartfonów.
Pobierz
Ulepszanie modeli predykcyjnych w opiece zdrowotnej dzięki generatywnej sztucznej inteligencji
Odkryj, w jaki sposób predykcyjne modele opieki zdrowotnej osiągają większą dokładność dzięki generatywnej sztucznej inteligencji i modelom nauczania LLM.
Zobacz
Projekt adnotacji LiDAR dla autonomicznych pojazdów SmartCity
Dowiedz się, jak Shaip pomyślnie opisał 15,000 XNUMX klatek danych LiDAR i kamer na potrzeby SmartCity.
Zobacz
Monity płatności UPI oparte na głosie: uwzględnianie różnorodności dla AI
Shaip opracowuje kompleksowy system płatności UPI oparty na głosie, wykorzystujący różnorodne nagrania dźwiękowe o charakterze kulturowym.
Zobacz
Zwiększanie dokładności chatbotów e-commerce dzięki rozumowaniu CoT
Szczegółowe spojrzenie na implementację szybkiej inżynierii opartej na CoT w e-commerce.
Zobacz
Usprawnianie procesów wcześniejszej autoryzacji poprzez adnotacje dotyczące przestrzegania wytycznych
Zmień zasady uprzedniej autoryzacji medycznej dzięki specjalistycznym adnotacjom danych klinicznych i przestrzeganiu wytycznych.
Zobacz
Wzbogacanie wiedzy klinicznej o otoczeniu dzięki rozmowom pacjenta z lekarzem
Twórz wysokiej jakości syntetyczne konwersacje na temat opieki zdrowotnej z udziałem różnych uczestników i symulacji rzeczywistego środowiska klinicznego.
Zobacz
Precyzja danych onkologicznych: deidentyfikacja i adnotacja dla innowacji w modelach NLP
Studium przypadku z zakresu przetwarzania języka naturalnego w onkologii: rozwiązania do przetwarzania danych o raku oparte na sztucznej inteligencji na potrzeby badań w zakresie opieki zdrowotnej.
Zobacz
Kolekcja audio do śpiewu oparta na głosie dla EQ
Zróżnicowana kolekcja nagrań dźwiękowych do nauki algorytmów korekcji i kompresji.
Zobacz
Zbieranie danych wideo zapobiegające podszywaniu się
Dowiedz się, w jaki sposób Shaip udostępnił 25 tys. filmów w celu udoskonalenia modeli wykrywania oszustw za pomocą sztucznej inteligencji.
Zobacz
Opracowywanie danych medycznych, usuwanie identyfikatorów i adnotacje CM ICD-10
Umożliwiamy precyzyjną sztuczną inteligencję dzięki licencjonowaniu danych, anonimizacji i adnotacjom.
Zobacz
Gotowe zestawy danych do rozpoznawania twarzy
Przyspieszamy szkolenie sztucznej inteligencji i ograniczamy stronniczość dzięki etycznie pozyskiwanym, zróżnicowanym zbiorom danych dla światowego lidera technologicznego.
Zobacz
Ulepszanie zapytania wyszukiwania
Poprawa trafności wyszukiwania poprzez wykorzystanie ludzkiej oceny i ustrukturyzowanej taksonomii w celu rozwiązania niejednoznacznych przypadków dla polskiego lidera e-commerce.
Zobacz
Badania nad deidentyfikacją metodą rezonansu magnetycznego
Wieloośrodkowy program badawczy wybrał firmę Shaip do zaprojektowania i walidacji procesu anonimizacji obrazów MRI, który zabezpiecza ok. 100 tys. skanów w celu zgodnego z przepisami udostępniania danych.
Zobacz
Amyloidoza serca z komentarzem eksperta do tomografii komputerowej
Grupa zajmująca się sztuczną inteligencją kliniczną nawiązała współpracę z Shaip, aby przekształcić kryteria kardiologicznej tomografii komputerowej wczesnej amyloidozy w gotowe do produkcji etykiety ML.
Zobacz
Zbiór danych obrazu twarzy z uwzględnieniem zróżnicowania postępu wiekowego
Tak wielu uczestników, korpus obrazów twarzy oddzielonych w czasie, aby wzmocnić uczciwość i solidność modeli przetwarzania obrazu.
Zobacz
Adnotacja punktu kluczowego ludzkiego ciała
Shaip opatrzył adnotacjami 150 000 klatek obrazów i wideo, wykorzystując 36-punktowy schemat całego ciała w celu wsparcia szacowania pozy, analizy ruchu, śledzenia sprawności fizycznej i sztucznej inteligencji wykorzystywanej w opiece zdrowotnej.
Zobacz
Inteligentny monitoring stanu łazienki: Studium przypadku klasyfikacji obrazu muszli klozetowej
Inteligentny monitoring stanu zdrowia w łazience: Studium przypadku klasyfikacji obrazów muszli klozetowej W jaki sposób Shaip dostarczył ustrukturyzowany system adnotacji obrazów medycznych klasyfikujący 10 000 obrazów muszli klozetowych...
Zobacz
Adnotacja pola ograniczającego narzędzi do angażowania gruntu (GET)
Shaip dostarczył 40 000 adnotacji pól ograniczających GET miesięcznie w ramach 15 klas narzędzi Ground Engaging Tool, korzystając z formatu KITTI 1.0 i bramki o dokładności ponad 99% do monitorowania zużycia za pomocą sztucznej inteligencji.
Zobacz
LiDAR multimodalny kolejowy i adnotacja 2D
Shaip dostarczył adnotacje z kamery 2D i 3D LiDAR dla ponad 39 klas obiektów kolejowych, 8 typów etykiet i ponad 25 stanów sygnałów, aby wesprzeć autonomiczną percepcję pociągów i sztuczną inteligencję w zakresie bezpieczeństwa kolei.
Zobacz
Adnotacja pola ograniczającego 3D LiDAR dla autonomicznej jazdy
Shaip dostarczył technologię 3D LiDAR i adnotacje do kamery na potrzeby percepcji pojazdów autonomicznych, wspomagając wykrywanie obiektów, wyrównywanie czujników i gotowe do użycia dane treningowe dla sztucznej inteligencji w zakresie inteligentnej mobilności.
Zobacz
Adnotacja produktu modowego w handlu detalicznym
Firma Shaip dostarczyła wieloatrybutową adnotację do produktów modowych na manekinach, zdjęciach płaskich i zdjęciach z udziałem modelek na żywo, co umożliwiło wizualne wyszukiwanie, rekomendacje strojów, wirtualne przymierzanie i automatyzację zapasów za pomocą sztucznej inteligencji.
Zobacz
Pełna segmentacja semantyczna sceny
Shaip przeprowadził segmentację semantyczną na poziomie pikseli w całych scenach ulicznych, oznaczając każdy obiekt i powierzchnię na potrzeby autonomicznego prowadzenia pojazdów, inteligentnych miast i zastosowań sztucznej inteligencji w środowisku.
Zobacz
Adnotacja pola ograniczającego wykrywania owoców w rolnictwie
Shaip opatrzył każde widoczne jabłko na zdjęciach sadu ciasnymi ramkami ograniczającymi i 3-warstwowymi atrybutami stanu, aby ułatwić szacowanie plonów, zbiór robotyczny i kontrolę stanu upraw za pomocą sztucznej inteligencji.
Zobacz
Wykrywanie tekstu OCR i adnotacje transkrypcyjne
Shaip opracował ramki ograniczające na poziomie słów i transkrypcję na poziomie znaków w dokumentach, pismach odręcznych, oznakowaniach, paragonach, tablicach rejestracyjnych i innych źródłach tekstu na potrzeby OCR i sztucznej inteligencji dokumentów.
Zobacz
Adnotacja obrazów stomatologicznych do automatycznej diagnostyki i sztucznej inteligencji w telestomatologii
Shaip przeprowadził segmentację wielokątną poszczególnych zębów na podstawie zdjęć rentgenowskich, obrazów wewnątrzustnych i zdjęć klinicznych, co miało na celu wsparcie automatycznej diagnostyki, planowania leczenia i sztucznej inteligencji w telestomatologii.
Zobacz
Adnotacja obiektów sceny wewnętrznej dla robotyki usługowej i wcielonej sztucznej inteligencji
Shaip opatrzył gęste sceny wewnętrzne opisami w postaci pól ograniczających, wielokątów, relacji przestrzennych i atrybutów obiektów, aby wspomóc percepcję, nawigację i interakcję robotów za pomocą sztucznej inteligencji.
Zobacz
Adnotacje dotyczące twarzy w różnych grupach demograficznych, w kontekście dyscypliny etycznej
Shaip dostarczył pola ograniczające twarze, mapowanie charakterystycznych punktów twarzy i ponad 10 warstw atrybutów do rozpoznawania twarzy, wykrywania emocji, szacowania wieku, weryfikacji tożsamości i powiązanych aplikacji sztucznej inteligencji twarzy.
Zobacz
Adnotacja obrazu satelitarnego dla sztucznej inteligencji AgriTech
Shaip dostarczył segmentację wielokątów na poziomie działek na podstawie lotniczych i satelitarnych zdjęć rolniczych, obejmującą ponad 9 typów podziału terenu i 6-warstwową wiedzę o terenie na potrzeby precyzyjnego rolnictwa i geoprzestrzennej sztucznej inteligencji.
Zobacz
Adnotacja obrazu pojazdu na potrzeby roszczeń ubezpieczeniowych, szacowania kosztów naprawy i inspekcji floty AI
Shaip opisał części nadwozia i uszkodzenia pojazdów, wykorzystując segmentację wielokątów, 11-klasową klasyfikację uszkodzeń, oznaczanie stopnia ich ważności i atrybuty rekomendacji napraw na potrzeby sztucznej inteligencji wykorzystywanej w ubezpieczeniach i przeglądach.
Zobacz
Przyspieszenie analizy stolca opartej na sztucznej inteligencji dzięki precyzyjnej adnotacji obrazu medycznego
Shaip dokonał adnotacji ponad 700 000 obrazów dotyczących stolca w służbie zdrowia, wykorzystując segmentację stolca za pomocą wielokątów, pola ograniczające baseny oraz klasyfikację AOI w celu wsparcia zautomatyzowanej analizy zdrowia przewodu pokarmowego.
Zobacz
Transformacja rozumienia scenerii kolejowej dzięki LiDAR i adnotacjom 2D
Shaip dostarczył technologię LiDAR i adnotacje obrazów 2D do zrozumienia otoczenia kolejowego, tworząc gotowe do użycia w modelach zestawy danych do wykrywania obiektów kolejowych, percepcji otoczenia i sztucznej inteligencji w autonomicznej mobilności.
ZobaczBrak studiów przypadku pasujących do tych filtrów.
Opowiedz nam o swojej kolejnej inicjatywie w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Od gromadzenia danych, przez adnotacje, licencjonowanie, po walidację — pomożemy Ci szybciej wprowadzić produkt na rynek, korzystając z danych, którym możesz zaufać.
Kontakt