基於設備大數據的預測性維護與診斷 AVEVA PRiSM的APR技術 (Advanced Pattern Recognition先進模式識別)，將設備的實時運行數據同其特有運行模式進行比對，發現系統行爲的細微差異，從而對設備可能存在的問題進行提前預警，實現對設備的預測性維護。早於傳統報警系統數天、數周或數月進行預警 傳統的警告方式為設定上、下界限，但PRiSM是以點的周圍來計算，利用演算法建立一個正常的模式，當實際值和預測值之間的偏差超過允許的限制時進行預先報警。
檢視內容金融業CDP品牌第一首選，AI智慧引領：滿足企業需求的雲上雲下全支援平台，WebComm CDP以AI技術與數據驅動，釋放企業數據潛能，打造有溫度的金融。平台全面支援多來源數據，企業能深入洞察客戶輪廓與需求偏好，並提升客戶經營策略和終身價值，助力企業持續成長。AI 賦能與高效能引擎：AI 掌握特徵並自動貼標、AI 顧問協助模型導入、開箱即用的金融標籤庫、滿足海量資料的運算引擎。AI 演算貼標與顧問助力，提升客戶終身價值：透過 AI 智能標籤自動提取客戶特徵，並由專業顧問引入 AI 模型進行預測和推薦，輔助企業全方位的客戶經營與業務發展，更高效地提升客戶終身價值。提升服務效率，降低內部資訊落差：前線人員實務應用企業內部的數據資產，清晰呈現客戶輪廓與歷程，提供精確的的待客準則。透過標籤分析客戶資格與偏好，更能深入洞察潛在商機，全面提升客戶體驗。No-Code資料彙整與篩選，名單不再跨部門求人：簡易操作，根據多維度的客戶屬性篩選特徵，輕鬆獲取名單且自動更新。並提供預設標籤一鍵啟用，無需IT支援，即可滿足業務需求，助力行銷策略實現。
檢視內容AI人工智能音樂合成技術可以達成音樂自動合成效果，使用者只要透過鍵盤輸入四小節的音樂，系統就可以在30秒內譜曲完成，即便是沒有樂理背景的使用者，也能在 AI 人工智慧的協助下快速完成ㄧ首樂曲。這套音樂合成系統，結合深度學習卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）和生成對抗網路（GAN）等模型，達成到「一秒創造大師級的音樂」、「音樂風格譜曲」、「組曲譜曲大師」等人工智慧音樂自動合成之目標。 本項技術除了可以協助創作者完成樂曲創作外，還能即時產生即興背景音樂並適用於餐廳、咖啡廳等公共場所，同時兼具互動娛樂效果。本技術能以App和電腦軟體形式，來整合實現於 AI 音樂合成系統。
檢視內容機器人流程自動化（RPA）是一套軟體自動化機器人程式，可以用來模擬人類在電腦上辦公的作業流程和行為，且不需經由特殊的硬體設備，即能將這些重複且枯燥的電腦桌面作業程序自動化。 RPA可以全天24小時待命，不僅可節省作業時間，讓企業將人力投資在更高價值的工作上，並降低人為出錯率
檢視內容Openfind 致力於企業溝通及安全領域二十餘年，避免敏感信息的外洩，內容稽核已是企業資安不可缺的一環。有鑑於企業導入稽核流程後，因現有技術大多只針對檔案文字內容處理，但訊息溝通並非僅限於文字而已，圖片、音檔、影片中其實也蘊藏著許多重要的資訊，以往在實務上只能將特定格式的檔案攔截留置，後續再採用人工查核的方式逐一審查，因此耗費大量人力且造成訊息遞送的延遲。Openfind 採用 AI 深度學習(Deep Learning)來處理非傳統文字的信息內容，輔以自然語言理解技術 (NLU) 來識別溝通內容意圖，可以有效的做第一線的判讀，可節省大量審核之人力，提升審核精確度，並加速信息的遞送速度，解決了現今企業的一大難題。
檢視內容JWII Automated ML Engine 可協助製造業以合理的成本與快速的導入來建立高價值系統，解決工廠設備異常損失與工程品質不穩定的問題，藉此提升產品品質、生產效能、與達交率，最終達到智動化生產與智慧工廠的目標。 JWII Automated ML Engine已於諸多產業的製造環節中應用，目前已成功導入光電產業、石化產業、PCB產業、電子組裝產業、金屬加工業、設備製造業、表面處理產業、傳統產業…等，提供製程參數異常偵測、生產配方最佳化推薦、連續性製程品質預測、設備故障停機預測、異常因子分析預測…等相關製造業所應用。 JWII Automated ML Engine 可單獨使用，同時也可與企業應用系統整合如ERP、PLM、MES、IOT、WMS、BI…等異質系統中，讓這些系統被賦予AI 預測與診斷等特性，讓相關系統達到智能化的目標。
檢視內容提升客服人員面對客戶提問的回應效率與資訊正確性。利用企業累積多年之知識庫預先訓練，透過對話式介面輸入客戶提問，第一時間取得建議回覆外，並提供過往雷同異常及解決辦法作為參考依據。此外還加入非問題回應，例如：打招呼、功能介紹、資料庫細節介紹。並根據場景提供對應參考附件，供同仁檢視及朔源，大幅提升解決方案效率。同時還可因地制宜，進行敏感機制設置，因應需求調整限制敏感議題回應。
檢視內容建構於即時通訊App以及chatbot技術的Chat-App，為即時通訊App(FBMessenger/LINE@)中的數位會員系統，透過自動化系統，協助企業降低70%以上的日常重複性服務，以及蒐集數位會員名單以利再行銷、整合線上客服、社群行銷、導流導購、會員管理、數據分析並能串接廠商現有服務。目前成功導入連鎖餐飲業、連鎖手搖飲業、電商業、服飾業、媒體業、婚紗攝影業...等多家企業。
檢視內容【睿思CROSSBOT AI客服與推薦助理】透過整合大型語言模型（LLM）與自然語言處理（NLP）技術， CROSSBOT能即時回應用戶提問、引導操作流程、提供客製化資訊，並支援多語言及跨平台應用。 【適用場景】 ■ 1.官網即時客服、 ■ 3. LINE與Messenger社群對話、 ■ 3.企業內部知識查詢與客服流程自動化等。
檢視內容整合產線運行資料與專業技術人員標記的品質資訊，建立可用於知識理解與語意推論的數據基礎。透過 Embedding 技術，將包含環境感測參數(如:溫溼度)、品質預測（如:LSTM 預測濾網更換等）、設備稼動狀態與製程事件記錄等原始資料轉換為高維語意向量，提供語言模型進行語意匹配與問題解答的依據。 系統搭配 LLAMA 3 語言模型，可接收來自使用者的自然語言提問（User Prompt）與系統提示（System Prompt），並結合語意向量進行推論。為提升回答的實用性與準確度，系統可根據回應結果的品質，動態調整 Embedding 模組的權重參數，使模型更貼近鑄造領域的語境與判斷邏輯，逐步優化回應品質。
檢視內容我們採用了最新的深度學習技術和索引搜尋演算法建立一個新聞推薦系統，並且透過UI的設計，媒體可以很簡單的建立自己的profile，接著上傳自己最近的一篇新聞和目前所關注的關鍵字，之後平台會推薦出數十篇相關的國外新聞文章並包含摘要。媒體可以從這些資訊快速了解到國外的趨勢，寫出具廣度的專案報導。
檢視內容傳統上電視監測都是透過人工完成，但隨著電視媒體眾多，如果要監測每一台電視現在的播報內容，便需要大量的人力。而使用人力不但有可能會有資料蒐集不完全的可能性，在通報上與分析上也會變得較不即時。隨著深度學習近年來的蓬勃發展，電腦視覺的應用也變得更加成熟，現在，我們可以應用電腦視覺在人臉辨識、瑕疵辨識等應用用途上，亦可以用於場景文字探勘與文字辨識。因此我們即有想法想利用深度學習結合場景辨識、人臉識別、語音識別、光學文字識別與文字探勘等技術，製作成一人工智慧輔助電視監測系統，這樣方能以最全面、即時的方式監測電視媒體，並分析每天播報的內容，供廣告商與公部門進行參考
檢視內容醫療影像資料占醫學資訊量 80%，每張醫學影像相關標註，皆是重要的醫療診斷資訊，若可收集放射科醫師平日工作之醫療註解資訊，將可大幅提升人工智慧訓練成效，降低電腦偽陽性與偽陰性之判讀，進而提高AI輔助醫學影像判讀之可行性，提升放射科醫師工作效率。尤其目前醫院在影像醫學科醫師人力普遍不足，預防意識抬頭以至於醫學影像判讀需求遽增，此外先進儀器產生資料量快速增長，皆造成相關工作負荷過重。又特別在偏遠地區專業影像醫學科醫師短缺，若能應用AI輔助醫學影像判讀，提高辨識率外，在影像微小的病灶查找、病灶連續追蹤上，亦可為醫療專業人員強化輔助操作能力。另結合相關檢查檢驗的報告提醒參考與比對，據研究可再提升輔助診斷正確率。最後，將確認的檢查發現導入結構化報告以支持進一步的臨床研究，亦為進入精準醫療目標不可或缺之步驟。本計畫期以建置一套影像AI報告產生平台，使用AI協助醫師更容易撰寫報告，減輕醫師負擔，系統內含可持續提高精準度的AI學習機制。
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