Dank einer proprietären KI-Engine hat sich die Auflösung der handgeführten 3D Scanner Eva und Leo von Artec 3D in einem neuen HD-Modus mit einem Wert von 0,2mm mehr als verdoppelt.
Subdomain: www.ind-ai.net
AI Computing Systems Series
The new AI Computing Systems of Vecow are powered by 10th Gen Intel Xeon/Core i9/i7/i5/3 Processor and integrated with powerful Nvidia Tesla/Quadro/GeForce Graphics, The ECX-2400/2200 PEG is powered by workstation-grade 10th Gen Intel Xeon/Core processor.
Neue Features bei Halcon
Bei der Halcon Version 20.11 wurde mit DotCode ein neuer 2D-Code-Typ hinzugefügt.
Neues lüfterloses AI-Computing-System
Plug-In Electronic präsentiert das neue kompakte und höchst zuverlässige Embedded-System aus dem Hause Vecow.
Fundamentals of Machine Learning
Künstliche Intelligenz wird unser Leben nachhaltig verändern – sowohl im Job als auch im Privaten.
KI-Technologie Kayros erstmals im industriellen Einsatz
MPDV bietet mit dem Manufacturing Execution System Hydra eine modulare Lösung an, mit der Fertigungsunternehmen aller Branchen und Größenordnung die Effizienz ihrer Produktion deutlich steigern können.
Fernwartungsassistent mit künstlicher Intelligenz
Mithilfe des KI-basierten Fernwartungsassistenten MMA/160 will SSV Zustandsüberwachung und Benachrichtigung in Fernwartungsanwendungen automatisieren.
Besser als der Mensch
Ein alltägliches Gespräch zu verfolgen und genau wiederzugeben ist eine große Herausforderung in der Forschung an künstlicher Intelligenz (KI). Forschern des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ist es nun gelungen, mit einem Computersystem die Erkennungsgenauigkeit des Menschen beim Erkennen solcher spontan gesprochener Sprache zu übertreffen.
Service-Meister stellt Plattform-Architektur vor
Das Service-Meister Konsortium kündigt an, zum Jahresende seine 2020 entwickelte Plattform-Architektur vorzustellen.
Sieben Learnings aus dem produktiven Einsatz von Machine Learning
Durch die Zusammenarbeit mit globalen Unternehmen konnte Data Reply über viele Jahre hinweg wertvolle Erfahrungen im Umgang mit Machine-Learning-Projekten sammeln – von der ersten Idee bis zum produktiven Deployment. Dabei fallen bestimmte Muster auf. Sie machen solche Projekte erfolgreich und können den maximalen Business Value herausholen.