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對話式AI

使用來自全球的多種語言的豐富結構化數據集構建和本地化支持 AI 的語音模型。 完全定制的意圖、話語和人口分佈。

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醫療保健AI

我們幫助您對醫療保健數據集進行數字化、來源、分類和去識別化,從而通過自動化提高效率並減少手動流程,從而為醫療保健 AI 的發展做出貢獻

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情緒分析服務

通過解讀客戶評論、財經新聞、社交媒體等中的細微差別來分析人類的情緒和情緒。

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影像分類

訓練機器學習算法對圖像和視頻中存在的圖像或對象進行分類。

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圖像分割

將圖像中的對象分割為相關類別。

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人臉辨識簽到

根據圖像或視頻中的面部標誌自動檢測一張或多張人臉。 搜索現有人臉數據庫進行比對,構建智能人臉識別平台。

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自主車輛

使用圖像和視頻分割為自動駕駛汽車訓練機器學習算法。 對人、車輛、交通標誌、道路車道等進行分類。

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計算機視覺

計算機視覺是人工智能技術的一個領域,它訓練機器像人類一樣觀察、理解和解釋視覺世界。 它有助於開發機器學習模型,以更大規模和更快速地準確理解、識別和分類圖像或視頻中的對象。

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自然語言處理服務

人類智能將自然語言處理 (NLP) 轉換為高質量的訓練數據,用於帶有文本和音頻註釋的機器學習。

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零售

在過去幾年中,消費者動態發生了巨大變化。 人們想要個性化的購物體驗。 您可以將其交付給客戶的唯一方法是通過強大的推薦引擎。

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銀行與金融

使用我們可靠的財務數據註釋服務更好地分析、規定和預測結果

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AR與VR

用針對 AR 和 VR 技術的精確訓練數據揭示今天的未來。

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地理空間

衛星圖像和無人機攝影的註釋,為地理處理準備數據集並為 Geo.AI 註釋 3D 點雲。

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科技

通過技術模塊的高質量訓練數據,始終領先一步,獲得精確的結果

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車輛損壞評估

借助下一代技術、算法和框架,人工智能可以了解識別和識別損壞部件、評估損壞程度、預測所需維修類型以及估算總成本的過程。

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聊天機器人培訓/數字助理培訓

用於訓練虛擬/數字助理和聊天機器人以響應各種語言、環境和上下文中的人類語音的數據

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意圖和對話分析

更好地了解用戶意圖以增強客戶體驗並準確推動下一代聊天機器人、數字助理和對話式 AI 的開發。

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醫療數據許可

通過許可超過 5+ 百萬的患者記錄和 250 萬多小時的高度策劃、去識別化的醫療數據,包含來自超過 31 個醫療專業的患者音頻文件和醫療圖像,快速開發臨床 AI。

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音頻和視頻轉錄

由我們的轉錄專家快速準確地識別和轉錄音頻或視頻中的數字文本。

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數據去標識化

由我們經過認證的領域專家對關鍵數據(即個人身份信息 (PII) 和受保護的健康信息 (PHI))進行去標識化處理。

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客戶評論監控

對客戶反饋進行情緒分析(快樂、沮喪、憤怒、悲傷),開發客戶評論監控應用

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人臉數據採集

管理具有性別、內部與外部、光照條件、拍攝角度、年齡組等變化的圖像數據集,以構建用於零售的面部識別模型。

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文本數據收集

通過收集特定領域的多語言文本數據(名片數據集、文檔數據集、菜單數據集、收據數據集、票據數據集)來開發自然語言處理,以解鎖在非結構化數據中發現的關鍵信息,以解決各種用例

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語音數據收集

在用於訓練和改進對話式 AI 和聊天機器人的語音數據收集方面,我們處於領先地位。 我們幫助您處理以話語形式收集的數據,並帶有時間戳,並按 60 多種語言和方言進行分類。

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圖像數據收集

通過為各種用例(即圖像分類、面部識別等)收集大量圖像數據集(醫學圖像數據集、發票圖像數據集、面部數據集或任何自定義數據集),將計算機視覺添加到您的機器學習功能中。

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視頻數據採集

收集可操作的訓練視頻數據集,如閉路電視錄像、交通視頻、監控視頻等,以訓練機器學習模型。 每個數據集都是根據客戶要求定制的。

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欺詐識別

通過搜索識別文檔中命名實體(例如個人、組織、位置等)之間鏈接時存在的證據,開發和交付能夠識別惡意欺詐模式的 NLP。

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分析財務報告

匯總和分析來自各種來源的財務信息。

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財務文件註釋

使用經過認證的領域專家從文檔中高度準確地註釋保險實體

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產品推薦

根據您的客戶之前購買的產品,人工智能係統可以推薦他們最有可能購買的產品和服務。 人工智能還可以對在客戶朋友和家人圈中購買的產品進行策劃,並推薦理想的產品。

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圖像產品標籤

圖像及其描述應該齊頭並進。 雖然圖像應該引起客戶的興趣,但描述應該維持它並迫使他們購買它。 讓您的機器學習系統自動驗證和優化圖像和產品的準確性。

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虛擬體驗

從嘗試新服裝或珠寶到擁有全職虛擬助手來處理我們的任務,VR 可以簡化人類完成的多項任務所涉及的複雜性。

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駕駛員監控系統

通過以高精度和相關元數據註釋眼睛、頭部、嘴巴等面部標誌,實現高精度駕駛員監控系統,用於眨眼檢測和注視估計。

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行人追踪系統

使用 2D 邊界框對各種圖像中的行人進行註釋,以構建用於行人跟踪的高質量訓練數據。

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自動駕駛輔助系統

逐幀對圖像/視頻進行語義分割,其中包括行人、車輛(汽車、自行車、公共汽車)、道路、燈柱等對象,用於為基於 AI 的自動駕駛汽車系統構建高質量的訓練數據。

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文本和圖像轉錄
文本和圖像轉錄

從醫生的筆跡到醫生的處方,我們的轉錄專家以數字方式轉換醫療數據,例如檔案文件、合同、醫療記錄,並保證 TAT、準確性和節省。

命名實體識別(NER)
命名實體識別(NER)

訓練機器學習算法來識別和分類文本文檔中出現的命名實體,方法是將它們標記為預定義的類別(即人、組織、地點等)

轉錄病歷
轉錄病歷

通過高效、準確、安全地轉錄醫療記錄中的關鍵數據,節省時間和金錢。

臨床命名實體識別 (NER)
臨床命名實體識別 (NER)

通過將文本註釋為實體類型、修飾符和關係,訓練機器學習算法以開發醫療保健領域的 AI 模型。

放射影像診斷
放射影像診斷

對放射圖像內的選擇性區域進行分割和分類,以改進圖像診斷和異常檢測。

文件/內容分類
文件/內容分類

根據內容(​​即技術、體育、電影等)對文檔進行分類

放射學報告分類
放射學報告分類

通過將關鍵疾病映射到各種類別來開發臨床 NLP 將很好地註釋地面實況數據。

醫療記錄數據標籤
醫療記錄數據標籤

以多種形式(包括 EHR)標記和註釋病歷。

風險緩解
風險緩解

通過將關鍵疾病映射到各種類別來開發臨床 NLP 將很好地註釋地面實況數據。

損害評估
損害評估

使用大量圖像存儲庫加快汽車和財產索賠評估。

客戶服務自動化
客戶服務自動化

強大、訓練有素的虛擬聊天機器人或數字助理徹底改變了客戶與賣家溝通的方式,顯著改善了客戶體驗。

內容分類
內容分類

分類也稱為分類或標記是將文本分類為有組織的組並根據其感興趣的特徵對其進行標記的過程。

話題分析
話題分析

主題分析或主題標籤是通過識別正在考慮的重複主題/主題來識別和提取給定文本的含義。

音頻分類
音頻分類

對聲音或話語進行分類,以根據語言、方言、語義、詞典等對語音/音頻進行分類。