人工智能讓人工智能變得更聰明

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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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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通過數據驅動的內容審核為人工智能提供動力，並享有更高的信任度和品牌聲譽。

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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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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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LLM 是分析文本並為各種任務提供快速高效解決方案的計算機程序。

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利用生成式 AI 的力量將復雜數據轉化為可操作的情報。

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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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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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通過數據驅動的內容審核為人工智能提供動力，並享有更高的信任度和品牌聲譽。

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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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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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使用我們專為全球語言量身定制的 TTS 資料集，在每次互動中體驗無與倫比的清晰度和流暢性。

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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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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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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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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。

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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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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）

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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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通過數據驅動的內容審核為人工智能提供動力，並享有更高的信任度和品牌聲譽。

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使用自定義喚醒詞訓練數據構建始終傾聽的語音應用程序。

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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。

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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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用於訓練虛擬/數字助理和聊天機器人以各種語言、環境和上下文響應人類語音的數據。
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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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將圖像中的對象分割成相關類別。 簡單的詞分割是為像素分配標籤。
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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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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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根據內容（​​即技術、體育、電影等）對文檔進行分類
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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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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、票證數據集）來開發自然語言處理，以解鎖在非結構化數據深處發現的關鍵信息，從而解決各種用例。
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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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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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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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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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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。
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匯總和分析來自各種來源的財務信息。 我們有滿足任何需求的解決方案——基本的或高級的。
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使用經過認證的領域專家對文檔中的保險實體進行高精度註釋。
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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。
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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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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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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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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

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。

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。

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。

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。

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。

使用大量圖像存儲庫加快汽車和財產索賠評估。

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。

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。

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。