應用案例

凌群團隊運用AI技術革新食譜創作，生成涵蓋多元料理的1200筆AI食譜，專注於肉類、海鮮與國際菜式，並透過關鍵字標註與圖片生成技術，打造引人食慾的智能食譜資料庫。此外，AI精準推薦系統自動匹配家樂福電商平台商品，確保用戶輕鬆購買所需食材，並動態推薦符合庫存的商品，提升購物體驗和零售業效率。團隊還透過生成式AI對話技術，捕捉用戶需求並推薦個性化食譜，無論是情緒波動、節日還是飲食偏好，皆能提供VIP級的貼心烹飪指南，讓美食準備更輕鬆愉快。

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。

一般企業在導入AI的過程中，往往面臨以下的挑戰: AI 技術人才缺乏、AI模型開發時程過長、AI模型準確度的維持、與現有應用系統的整合，DarwinML AutoML平台是將傳統的機器學習與深度學習模型開發的過程予以自動化，以解決企業導入AI時的困難，加速產業應用AI的發展

本系統透過RF訊號演算法搭配AI即時推論技術，進行非酒精性脂肪性肝炎(NAFLD)偵測，量測時間僅需10秒，即可顯示肝臟病灶影像，同時可提供影像輔助定位、局部病變結果。此外，系統可將檢測結果之嚴重程度分為四個階段，醫師可藉由分數分級進行輔助診斷。本公司透過與Intel、遠傳電信、國家衛生研究院、長庚紀念醫院合作，將AI超音波技術佈署於Intel OpenFL(Open Federated Learning)，結合遠傳電信的遠距醫療平台，為醫生和患者提供視訊門診對話，使NAFLD脂肪肝篩檢更加容易。 過去醫師以理學檢測確認新生兒髖關節有無異常，檢測一位新生兒平均所需時間為15-20分鐘，本公司與林口長庚紀念醫院骨科團隊合作，研發之AI即時推論超音波系統可將篩檢流程縮短至30秒，除運算快速、可針對超音波影像進行自動判讀，亦可量測髖關節角度，以判斷新生兒髖關節是否異常，避免錯過最佳黃金治療期。

對於公司經營而言，客戶購買行為的發生，總領先於經營決策的制定，如何扭轉這樣的落後性，本司導入人工智慧來做預測建議，因此，三益制動科技股份有限公司將擔任後台支援的角色，並負責實體電子發票系統硬體的建置，以及軟體系統的維護工作，並透過開立發票種類與產生頻率，先收集客戶消費習性，週期性，季節因素，或是突發狀況等等，制定相對應的商業決策映射機制，也就是說，使用Neural Networks 作為AI 運算核心，先利用輸出入層級結構，與Sigmoid神經元做為驅動函數(Activation Function)，將過去交易的紀錄，當作初始訓練(Training)資料，以得出穩定的權重數Wi (i=0, 1, …)後，再據此映射出-庫存管理建議、製造決策建議、原料供應商管理建議等等。 舉例來說，本公司目前的一家客戶發票量最大類別為：剎車片組, 再則是機油濾清器、和空氣濾清器，因此輸入1~9月份的發票資料後，得出銷售決策建議，較傾向提高機油濾清器的促銷方案! 而下個階段加值，將要擴充整體產品品項 (例如：潤滑油、剎車油、剎車卡鉗零件、油路清潔劑等等)，甚至加入技術服務費用的項目(例如：定期保養維護、道路救援、零件壽命到期通知服務等等)，據此擴大加值服務的寬度與廣度!

透過不斷的改進與優化，智能電話機器人能夠應對實務上不同的情境，替各行業有效降低成本、提高效率。它可以運用在名單過篩上，當公司有活動時，交給機器人去大量撥打邀約電話，顧客真正有意願時才線上即時交給非忙線的專員，是一個更有效率的運用；隨著上線後有更多的數據庫，機器人也可以持續優化，例如精簡話術、增加語料。能夠用於電話行銷、帳務催收、滿意度調查、新客戶回訪、活動通知、續約通知、繳費提醒、語音導航、預約服務、訂位訂票等，深耕於多行業領域業務，更理解業務，更瞭解客戶，更具有智慧。

MARS 基於關鍵設備的時序數據，自動建立異常識別模型，即時產生健康度/相似度曲線與重建誤差，在設備效能出現偏移的早期（可提前數天至數週）發出預警。系統同時提供關聯測點排序與根因推論、Web 即時監控與知識管理，協助現場快速定位問題、安排維護，降低非計畫停機與產能損失。功能內容包含：★「多變數時序建模與異常偵測」：非線性分析、健康度/相似度曲線、重建誤差監控。★「自動化與少程式化（No-Code）建模」：互動式資料清洗、設備屬性視覺化配置、一鍵部署。★「關聯與根因分析」：關聯測點排序、單點「實測 vs. 預測」對比、事件時間軸比對。★「資料整合與即時監控」：連接 PI/AF、即時 Web 監控面板、告警治理與知識管理。★「MLOps 與模型治理」：版本管理、再訓練與回訓、門檻管理與效能追蹤。

每天都在煩惱今天晚上要吃甚麼嗎? 打開冰箱看著滿滿的食材，卻不知道該做甚麼菜，同樣的食材，千篇一律的烹調方式您是否已經吃膩了呢? 我們提供了跨平台的AI辨識食材的的服務，透過手機拍照上傳食材照片，AI將透過影像識別，分析您是哪一種食材，並且推薦您料理的影片，提供您料理食材的參考，讓您每天都家享受不同的異國料理。本系統可延伸用於病患醫療飲食控制，如家中有腎功能或是糖尿病患者，可透過本系統推薦適合病人的烹調料理，以提供家人在病患照顧上有更好的生活品質。

鑑於產業數據採集技術的逐年升級以及智能化辨識技術逐漸成熟普及，為有效執行環境數據的蒐集以及建立有效的空品污染源的來源蒐集與比對辨識，本計劃規劃建立一套具備整合路口機動的未定檢車輛辨識、機車AI判煙偵測與空品偵測蒐集以及結合噪音數據採集來進行建立多元化環境污染源蒐證數據庫，未來可依照個案需求或是針對區域屬性進行長期性採樣蒐證研究計畫來分析各地區污染源種類以及驗證污染源之間的關聯性。數據雲端服務平台分析功能:路口移動車輛AI黑煙汙染源及車輛類別偵測，移動源AI車牌偵測及辨識，路口車流量偵測及種類分類(大車/小車/機車)。

「DKABio智慧健康風險分析服務」由國內知名生物統計學者鄭光甫教授、資深醫界元老李英雄教授，聯合帶領浚鴻數據開發（Dataa）的AI技術團隊所建立，共投入超過7年時間，運用超過500萬人、資料期間長達20年、超過1億筆的華人健康資料庫，以大數據分析及機器學習技術所建置的風險分析體系， 綜合考量遺傳、行為與環境三大健康影響因素，整合148項生理體徵值、健康生活習慣、體質、家庭遺傳等投入因子，是一個全方位的健康風險分析服務，協助民眾提早在健康或亞健康階段，掌握自己未來罹患疾病的風險，予以事先預防及管理。DKABio榮獲第16屆國家新創獎，目前已針對國人常見的15種慢性疾病/病症提供風險分析服務，並與高雄榮民總醫院、是方電訊「是方i健康APP」及國內知名健檢中心合作。

滿拓科技提供客製化的 LLM 演算法落地訓練服務及企業資料庫串接， 協助您領先市場推出最具競爭力之專有領域生成式對話 AI 服務， 抑或是實現內部 AI 資料化訓練，滿拓獨家 LLM 自動化訓練流程， 可在高度自動化程序下，用最短時間協助您推出新型態 AI 服務 ，提供從雲端到地端落地部署一站式整合服務，整合了 AI 專家顧問、 AIHPC 技術環境資源、大型語言模型 LLM 開發服務，並且能夠支援在地服務， 滿拓科技願與您攜手合作，協助貴司擁有最符合企業需求及 使用效益之 LLM 產品，搶佔市場領先地位

FaceMe® 是專為邊緣運算裝置 (Edge Computing) 設計的臉部辨識引擎，支援Windows、Linux、Android和iOS等主流平台。透過跨平台支援的軟體開發套件（SDK），無論是軟硬體開發商或系統整合商，皆可依據需求和應用場景，快速將高精確度之人臉偵測及辨識功能整合至各式產品或服務。可協助智慧零售、智慧城市、智慧金融、智慧家庭、智慧辦公室等AIoT解決方案，快速導入臉部辨識功能。 訊連科技 FaceMe® 臉部辨識引擎，以高達98.5%的正確辨識率，低於百萬分之一的認錯率，在全球知名的MegaFace Challenge及美國國家標準局 (NIST) FRVT 1:1 中，名列全球頂尖臉部識別技術之列，更為兩項競賽中排名第一的台灣廠商。 FaceMe®主要功能包括：臉部偵測、臉部特徵點定位(多達106個特徵點)、臉部辨識(提供高達98.5%辨識率/ 百萬分之一誤認率)、臉部特徵擷取(年齡、性別、情緒、頭部動作及臉部表情)、2D及3D防偽(可避免使用相片、影片假冒身分)。

運用演算法找出重要的關鍵字詞及其相關詞彙，並提供API進行加值運用

聯和趨動股份有限公司所開發之「AI職能評鑑系統」可以解決中小企業在徵才、用人及留才上面的諸多痛點，系統依據個別公司產業類別、公司組織及員工人數，並結合勞動部勞動力發展署iCAP職能量表，將關鍵向量建模於Neo4j，透過職能知識圖譜的非監督式動態學習，快速建立個別企業的職能模型，企業內部的人力資源人員或外部的專業人資顧問，便可以依據所產生之職能模型，進行人才招募、職能盤點、績效考核及教育訓練等方面的評估跟應用，並且會依據公司現有職稱架構下，自動給予建議其尚需加強的職能，包括相關的知識、技能及態度等等。 透過持續性資料的導入跟訓練，系統會學習雇主對於該職業應有之模型的實際看法，並回饋雲端職能量表中，以transfer learning的方法完成知識圖譜的動態學習，未來其將可媲美專業人資顧問，藉此來快速幫助許多跨領域的企業，或是多元化技術的企業在職能上的訓練及培訓。

很多製造業的常用機台是缺乏物聯網通訊能力的傳統設備，即使本身內建感測器可將運作時的各項生產數據呈現在螢幕上供操作人員參考，但必須透過人為抄寫或另外在機台電路安裝傳感器才能夠將數據傳輸至後端系統。透過慧眼的協助，系統得以直接讀取機台螢幕上呈現的各項文數字生產數據，相較於前述其他作法，慧眼的優點包括低成本、施工時間短、不影響原有設備運作，並可避免人為抄寫的數據出錯或遺漏。慧眼的核心技術是結合深度學習的OCR技術，並具備可擴充性、非侵入式等特色。除了可串聯未連網的PC Based機台設備打造智慧工廠，並能應用於各種產業，提供智慧金融、智慧醫療、智慧物流…等服務，例如：銀行業的匯票識別、支票識別，醫療業的醫療費用單識別、保險單識別，物流業的提貨單識別、交貨收據識別…等。