Technologia, która automatyzuje nagrywanie koncertów muzyki klasycznej.
obejmująca zarówno aspekty techniczne, jak i artystyczne.
Case study pokazuje, jak OnstageAI rewolucjonizuje klasyczne produkcje koncertowe,
poprawiając jakość artystyczną przy jednoczesnym znacznym obniżeniu kosztów.
Technologia, która automatyzuje nagrywanie koncertów muzyki klasycznej.
obejmująca zarówno aspekty techniczne, jak i artystyczne.
Case study pokazuje, jak OnstageAI rewolucjonizuje klasyczne produkcje koncertowe,
poprawiając jakość artystyczną przy jednoczesnym znacznym obniżeniu kosztów.
Studium przypadku „Blindsight” opisuje jak firma reklamowa Digital-Out-Of-Home rozwiązała problem z RODO, regulacjami ochrony danych. Firma używa ekranów LCD/LED do kampanii reklamowych.
Studium przypadku „Blindsight” opisuje jak firma reklamowa Digital-Out-Of-Home rozwiązała problem z RODO, regulacjami ochrony danych. Firma używa ekranów LCD/LED do kampanii reklamowych.
Zadaniem w tym projekcie było wykorzystanie zdjęć satelitarnych do identyfikacji sytuacji w terenie. Projekt koncentruje się na obszarach rolniczych: identyfikacji upraw i ich zagrożeń (anomalii) oraz segmentacji zdjęć satelitarnych w oparciu o specyfikę powyższych.
Podstawą rozwiązania było wykorzystanie głębokiej sieci neuronowej do wykonania zadania segmentacji obrazu oraz naszej technologii LITL która była niezbędna do jakości tagowania obrazów.
W efekcie współpracy z klientem/ Partnerem stworzono wtyczkę która realizuje wdrożone funkcjonalności i może być dalej rozwijana
Zadaniem w tym projekcie było wykorzystanie zdjęć satelitarnych do identyfikacji sytuacji w terenie. Projekt koncentruje się na obszarach rolniczych: identyfikacji upraw i ich zagrożeń (anomalii) oraz segmentacji zdjęć satelitarnych w oparciu o specyfikę powyższych.
Podstawą rozwiązania było wykorzystanie głębokiej sieci neuronowej do wykonania zadania segmentacji obrazu oraz naszej technologii LITL która była niezbędna do jakości tagowania obrazów.
W efekcie współpracy z klientem/ Partnerem stworzono wtyczkę która realizuje wdrożone funkcjonalności i może być dalej rozwijana
Potrzeba Security On-Demand polegała na zwiększeniu możliwości wykrywania podejrzanych zdarzeń sieciowych na podstawie danych o ruchu sieciowym. Głównym celem projektu było wsparcie pracowników Security Operations Center w bieżącym monitorowaniu stanu bezpieczeństwa.
Zaproponowane przez nas rozwiązanie to algorytm crowdsourcingowy. Po stronie klienta pozostaje dostarczenie danych wejściowych. Wykorzystaliśmy możliwości naszej autorskiej platformy konkursowej KnowledgePit.ml, na której nasz zespół od kilku lat z powodzeniem organizuje podobne wydarzenia.
QED Software odpowiadał za formalne zdefiniowanie problemu, preprocessing danych, przygotowanie benchmarku i ewaluatora konkursu, promocję konkursu, a także za przeprowadzenie konkursu i przeprowadzenie sesji konferencyjnej podsumowującej jego wyniki.
Łącznie rozwiązania nadesłało 250 zespołów. Zwycięzcy, oprócz nagród pieniężnych, otrzymali dofinansowanie udziału w konferencji IEEE Big Data w Los Angeles oraz możliwość wydania publikacji konferencyjnej.
Na podstawie najlepszych z nich powstał zoptymalizowany algorytm, który jest podstawą do wdrożenia i dalszego rozwoju przez zespół klienta.
Potrzeba Security On-Demand polegała na zwiększeniu możliwości wykrywania podejrzanych zdarzeń sieciowych na podstawie danych o ruchu sieciowym. Głównym celem projektu było wsparcie pracowników Security Operations Center w bieżącym monitorowaniu stanu bezpieczeństwa.
Zaproponowane przez nas rozwiązanie to algorytm crowdsourcingowy. Po stronie klienta pozostaje dostarczenie danych wejściowych. Wykorzystaliśmy możliwości naszej autorskiej platformy konkursowej KnowledgePit.ml, na której nasz zespół od kilku lat z powodzeniem organizuje podobne wydarzenia.
QED Software odpowiadał za formalne zdefiniowanie problemu, preprocessing danych, przygotowanie benchmarku i ewaluatora konkursu, promocję konkursu, a także za przeprowadzenie konkursu i przeprowadzenie sesji konferencyjnej podsumowującej jego wyniki.
Łącznie rozwiązania nadesłało 250 zespołów. Zwycięzcy, oprócz nagród pieniężnych, otrzymali dofinansowanie udziału w konferencji IEEE Big Data w Los Angeles oraz możliwość wydania publikacji konferencyjnej.
Na podstawie najlepszych z nich powstał zoptymalizowany algorytm, który jest podstawą do wdrożenia i dalszego rozwoju przez zespół klienta.
Sierra Gorda SCM (KGHM), chilijska kopalnia odkrywkowa miedzi i molibdenu, zwróciła się do nas z prośbą o opracowanie modelu matematycznego pokazującego, w jakim stopniu zanieczyszczenie powietrza w okolicy kopalni jest wynikiem działalności górniczej.
Usługi modelowania matematycznego i analiza danych dotyczących wpływu działalności kopalni na środowisko pozwoliły nam określić rzeczywisty wpływ wydobycia w kopalni na zanieczyszczenie powietrza w okolicy. Tego typu analizy wykorzystywane są do świadomego zarządzania poziomem wydobycia, np. w celu jego zwiększenia bez negatywnego wpływu na zanieczyszczenie środowiska na terenach zamieszkałych.
Sierra Gorda SCM (KGHM), chilijska kopalnia odkrywkowa miedzi i molibdenu, zwróciła się do nas z prośbą o opracowanie modelu matematycznego pokazującego, w jakim stopniu zanieczyszczenie powietrza w okolicy kopalni jest wynikiem działalności górniczej.
Usługi modelowania matematycznego i analiza danych dotyczących wpływu działalności kopalni na środowisko pozwoliły nam określić rzeczywisty wpływ wydobycia w kopalni na zanieczyszczenie powietrza w okolicy. Tego typu analizy wykorzystywane są do świadomego zarządzania poziomem wydobycia, np. w celu jego zwiększenia bez negatywnego wpływu na zanieczyszczenie środowiska na terenach zamieszkałych.
AI for PIONEERS
Rozwijaj firmę dzięki sztucznej inteligencji
