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111年中彰投交通協控計畫

發表年月 2022-08   應用領域 AI 交通應用  

應用/研究單位 臺中市政府交通局/力學股份有限公司

臺中市政府為改善交通壅塞問題,以提供民眾更好的交通環境,與彰化、南投縣合作並結合高速公路局、公路總局,於民國 109年開始實施「中彰投交通協控計畫」,隨著協控平台逐步發展成熟,在 111 年「中彰投交通協控計畫」期望能藉由人工智慧車流計數數,以提供更完整 的交通信 息及提升 運輸效 率,並持 續改善區 域間之交 通問題,車流量資料分析模組針對路口車流計算要求,利用AI影像辨識建立車輛識別,藉由人工智慧車流計數,以提供更完整的交通信息及提升運輸效率,即時了解路口交通流量和趨勢,並持續改善區域間之交通問題。

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自然水體保護者:AI輔助水體功能診斷利器

發表年月 2019-03   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 祥泰綠色科技有限公司

我國針對自然水體之監測始於民國65年,初期監測重點在於河川水體之水質,直至民國82年及91年才開始針對水庫及地下水水體執行例行性之監測。截至目前為止,台灣現行之水質監測方式仍多以人工採樣後送實驗室檢測為主,然各水體之水質監測作業乃由各機關依執掌辦理,囿於各機關監測水質之目的不同,往往監測數據缺乏一致性規劃或持續性維護,部分資料格式不相容、資料品管或精度不一致等因素,導致額外耗費人力、成本於確保資料格式轉換及內容正確性,限制了資料的流通及應用。本計畫在林正祥環工技師的多年現場診斷顯微觀察下,獲取非常寶貴之指標性功能微生物影像資料,將此藉由AI的輔助,對自然水體之診斷與監控,將發揮控訴即時之功效。

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AI 電腦視覺辨識人臉打卡差勤系統

發表年月 2020-02   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 全域科技有限公司

COVID-19肆虐全球,全球病例數已達3360萬,死亡人數 101萬,是個高度傳染性的疾病,主要經呼吸道飛沫傳播,亦可通過接觸傳播,現階段台灣各產業為降低COVID-19傳染,進入各場合必須量體溫以及酒精消毒,為降低COVID-19透過接觸性傳染,我們透過影像識別作為公司企業紀錄差勤之用,並可提供延伸性服務、門禁保全、體感量測記錄,企業可了解內部員工的體溫狀況,讓企業內部員工有更安心的辦公環境

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AI人臉心率企業員工發燒偵測管理系統

發表年月 2020-12   應用領域 AI 醫療應用  

應用/研究單位 后羿醫學科技股份有限公司

1.透過人臉辨識持續監控管制者是否為其本人進行量測,以及其心率狀態是否高於個人的常值。 2.生理資訊檢測:員工及會員於居家期間內的特定抽查時間,進行生理資訊檢測 後,上傳該隔離者的生理資訊量測結果。

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AI晶片加速大數據資料運算處理

發表年月 2018-07   應用領域 AI 硬體應用  

應用/研究單位 偉薩科技公司

偉薩科技針對傳統軟硬體架構不足,開發特殊高效能運算領域專用的軟體以及專用處理晶片。解決方案包含針對大數據領域的Apache Hadoop™與Apache Spark™系統,以及針對生物醫療領域的次世代基因定序次級資料分析,提供並行排程、高度平行運算流水線、優化資料運算架構。

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結合室內定位的全場域導航服務

發表年月 2019-09   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 光禾感知科技有限公司

以獨家專利技術VBIP提供地圖、起訖點路徑規劃及3D AR導航服務。串接2D平面導航及3D AR導航的服務。基於視覺的室內定位技術(Vision-Based Indoor Positioning, VBIP)系統是一種新穎的室內定位方法,利用使用者智慧載具捕獲的攝像機圖像來定位用戶,相較於其他室內定位技術,以視覺辨識為基礎的定位技術可節省硬體架構成本,並與戶外定位系統流暢連接,提升使用者體驗。使用者可在電子地圖上搜尋周邊服務及功能,選定後再連至3D導航功能。2D轉3D時,打開鏡頭的瞬間,即可透過手機鏡頭認知空間,經由VBIP技術進行定位,並開始導航服務。

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語音智能健康照護、聊天陪伴AI語音助理

發表年月 2019-08   應用領域 AI 醫療應用  

應用/研究單位 淇譽電子科技股份有限公司

AI語音智能健康照護語音助理可串接搭配各項IoT感測器,降低照顧人員負擔,亦可透過每日的量測紀錄,隨時注意身體狀況;除智能健康照護功能外,還可陪伴聊天講故事說笑話、更能讓遠距子女遠端同步父母狀況及互動,同時也具備智慧音箱基本生活資訊查詢、聽音樂等,並搭配專人服務,提供細緻貼心的個人客服與精準行銷。 本團隊採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning)設計語音智能健康照護平台,透過自然語意理解(NLP)及智能學習,開發文字、語音的識別與對答能力。 搭配團隊開發的核心技術,可整合串接各項IoT裝置、並搭配網路開放資料,創造更多樣化的專屬功能。除了健康照護領域,語音智能健康照護語音助理也可以客製化應用於其他產業服務與行銷應用。

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AI預防醫學:人機互助之半自動學習系統

發表年月 2019-04   應用領域 AI 醫療應用  

應用/研究單位 木刻思股份有限公司

Labelhub 影像標記管理&自動學習及輔助系統,是專門設計給真的需要建模的人使用,它使用半自動化影像辨識的AI架構,結合人工標記的介面,和能自動生成標記資料的AI模型,搭配十足友善的客製化設計介面,協助解決標記影像工作流程中可能出現的各類問題,例如影像資料管理、人員權限控管、系統資源分配、模型版本控制…等。 應用領域包括醫學影像辨識、科技業產品良率控管、製造業工安辨識、安全監控…等領域。

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慧眼:智能系統OCR,讓您省時省力省成本

發表年月 2020-09   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 鼎新電腦股份有限公司

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。

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人工智慧行業應用能力服務項目

發表年月 2017-04   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 西門子支援中心

透過使用者的個性屬性資料分析預測可能喜歡的內容,如從使用者的年齡、性別及過去的流覽紀錄等,當使用者正在流覽文章時,系統將自動分析使用者偏好的類型、從流覽的時間分析對於該部文章的喜好程度等,機器自動追蹤使用者的喜好,以更精准的推薦使用者正在想看的內容。 系統不斷的自動學習使用者個性的流覽行為,個人化的推薦是即時更新的,即當網站的來源內容或使用者流覽行為發生改變時,推薦序列會自動改變,為使用者即時提供感興趣的內容。

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AI智能瑕疵檢測

發表年月 2019-01   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 奕瑞科技有限公司

奕瑞科技將Deep Learning 演算法極盡所能的在各個領域做出落地的解決方案,除了本身精研的核心演算法之外,還能貼近客戶的需求,與客戶共同討論出最適合的解決方案,並且跟著客戶的SOP,不斷地做滾動式的來回討論,以期用AI 人工智能技術,真正改善客戶在管理上的困難。其解決方案包含解決員工需要監看包商是否違規,交由演算法來判斷,能避免掉人與人之間的摩擦,並且節省了大量的人力監督。另外,AI/AOI 瑕疵檢測也解決了傳統瑕疵檢測過多的誤殺(判)造成現場作業的混亂以及不必要的浪費,AI/AOI能夠制定出容錯空間,讓生產線上的員工(期望篩選標準放寬)以及在辦公室處理客訴的管理或是業務人員(期望篩選標準從嚴)達成最最精準的平衡,並且能夠整合後端自動化生產設備,即時傳送訊號讓機器手臂或是相關設備做出相對應的反應。

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專科性AI即時推論超音波系統-EchoVIU®

發表年月 2025-07   應用領域 AI 醫療應用  

應用/研究單位 米飛生醫股份有限公司

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。

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數位分身模擬軟體開發

發表年月 2024-12   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 優智能股份有限公司

透過人工智慧演算法來實現 (1) 工程師的調校經驗系統化及 (2) 調校結果的量化分析,幫助專業工程師在更短時間找出更佳的參數組合。此工具初期是以人機協作的方式運行,隨著智慧系統在過程中不斷自動學習最終可達到產品模型參數的全自動調校。

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MARS 多變數異常偵測與預知保養系統

發表年月 2024-03   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 IIOTFAB薈智創新科技有限公司

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。

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