モデル学習や自動リングセグメンテーションに加えて深層学習を用いた解析手法によりウイルスの存在を高精度で識別できるようになり7000シリーズ顕微鏡でのウイルスクリアランス確認の精度が九九パーセントに達しています。
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熱間圧延された鋼板の品質を高精度で確認するためにAIを活用したコンピュータビジョン基盤を構築し九八パーセントの精度で欠陥を検出できるようになりドイツのエンジニアリング企業の検査工程を効率化しています。
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DEEPSIGHTSを用いて既存設備をSCADAや各種センサーと連携させデータ取得を自動化したことでコーヒー加工企業の消費エネルギーを年間二億五千万ルピー規模で削減できています。
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約二百台の機械をつなぐためにDeviceBridgeを導入し機械設定やデータモデル構成の変更を柔軟に行えるようにしたことで自動車メーカーが途切れなくスケールできる環境を実現しています。
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製品ポートフォリオのエンドツーエンドなデジタルトレーサビリティを確立し試験ラボのデータ管理にフィードバックループを組み込むことで市場投入までの時間を短縮し設計サイクルを一五パーセント削減しています。
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