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遞迴神經網路水源濁度時序監控應用

發表年月 2021-07   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 經濟部水利署臺北水源特定區管理局-遠傳電信股份有限公司系統整合分公司

透過淨水場上游水質監控預警機制,避免水源濁度超標導致淨水 設備癱瘓,進而確保淨水場穩定供水。本公司於淨水場上游,以 RNN 架構建立河川濁度預測模組,由歷史雨量、水位與濁度,每 十分鐘一次滾動預測未來六小時河川濁度。

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智慧推薦及知識圖譜應用

發表年月 2021-11   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 農委會

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

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NLP自然語言-數據整合、自動化文件Key-in、3D視覺化社群分析

發表年月 2020-10   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 智慧價值股份有限公司

AI數據整合 –企業數據中台引擎:結合AI應用與產業數據整合,已導入餐飲及零售業 目前積極與神通電腦集團合作洽談 即將結合該公司力推的Sugar CRM系統串接ERP與CRM之數據,共同打造製造業合用的數據中台。 AI Key in –NLP+OCR導入:以OCR+NLP的方式整合AI,協助燈飾與散熱片製造業客戶,將客戶的訂單與圖檔等文件Training分群 最終再用RPA模擬人的操作將分類好的資料回填到表格中,協助客戶大量節省了60%人工Key in的工作量。 AI 社群分析 –NLP+3D視覺化:以NLP + 自行開發的3D社群網絡引擎,協助客戶建置YOUTUBE聊天室語料分析。

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讓AI幫IIOT揪出異常份子

發表年月 2019-11   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 三甲科技股份有限公司

現今各產業皆導入自動化與資訊化技術以便提升產線效率、增加產能與效益,而工業物聯網亦是近期火熱的議題之一。由於工業物聯網環境擁有大量且多樣的聯網機械設備與機台。因此也面臨了盤根錯節的管理機制與資安議題,如何有效偵測甚至預測設備異常情形將是一大挑戰。所以,三甲科技便與製造業者共同執行一人工智慧研究專案,以機台內海量的系統稽核數據紀錄為樣本,經過彙整、正規化、分析、訓練等一系列處理流程,建立所屬的運算模型,爾後反覆校正其準確性,藉由不斷地調整使之趨於安定。接著,我們客製化系統協助業者導入偵測機制,結合文字探勘技術從滿山滿谷的數據中查找出特異的物件,也就是異常的製造單元。另一方面,針對員工操縱設備時的互動影像,加以分析、辨識,發掘違規狀況並加以警省,降低異常操作所衍生的風險。最後,我們藉由人工智慧分析判斷細微的設備異樣與操作習慣,使權責人能盡早察覺以提前應對,降低風險衝擊,進而提升運作穩定性。

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客戶資料平台 CDP(Customer Data Platforms)

發表年月 2020-09   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 北祥科技服務股份有限公司

"結合業者 POS 銷售紀錄及會員資料,經處理及轉換後儲存至數據匯流平台,並利用資料探勘(Data Mining)或人工智慧(AI)、機器學習(Machine Learning)等技術,找出數據中潛藏之訊息,進行消費者輪廓分析模組,洞悉顧客真實需求,提供決策者及行銷人員進行決策分析或預測。 而可針對互動頻次最高的裝置與消費者溝通,如 Line@,進行高效互動,優化互動通路中的互動內容傳遞與準 確推播、提升轉換率,以完成「智慧化服務系統」分析層之建置, 以便利群聚業者可運用系統服務,並將消費數據共享予群聚成員。"

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建構電子發票系統及利用AI提供決策預測加值服務

發表年月 2023-11   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 三益制動科技股份有限公司

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!

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AI時代下,兼容開源的企業級分析平台

發表年月 2019-01   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 賽仕電腦軟體股份有限公司

分析領域的領導者SAS為企業提供兼顧「大量選擇」與「有效控管」的AI開發平台,是更具整合性的企業級分析環境。該架構強調開發AI分析所需的企業級平台特色,包括: 「統一化平台管理/集中式分析協作/企業級AI特色/兼容開源/模型管理」 並兼顧模型生命周期的完整性,從資料存取及準備、模型建置,乃至模型的部署及追蹤等,都在同一平台上流暢操作,進而快速獲取分析價值。

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高效能挖掘海量資料商機,優化巨資分析與AI運算流程

發表年月 2019-03   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 雙子星雲端運算股份有限公司

從大數據的資料預處理、AI 模型的訓練、一路最終至 AI 預測應用部署的複雜流程中,企業經常因不同階段所需的異質環境、多種運算架構、甚至跨部門的協作而困擾。透過 Gemini AI Management Console 打造出便利企業組織進行跨單位 AI 專案協作的 GPU 管理節點,協助企業更有效率地從海量資料挖掘出更好的商機。 雙子星的Gemini AI Console能夠幫助IT管理者在單一平台上管理數台至百台的GPU及CPU 伺服器的實體與虛擬資源,並可依據組織分工與AI專案管理需求來進行相關客製化開發,有效提升GPU資源的使用率,更大幅簡化企業導入AI的IT複雜度。資料科學家與AI開發人員可透過內建友善的使用者服務入口,便利地自助式快速開啟大量預載大數據與AI工具的運算叢集環境,將底層運算架構建置化繁為簡,只需透過網頁表單輕鬆點選,即可開啟各種所需的AI運算工具服務,研發人員進而能夠將時間與人力資源專注投入在核心演算法上,加速AI產品研發效率(Time to market)。

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智慧商圈智能派車:社區街邊店的新未來

發表年月 2020-10   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 木刻思股份有限公司

智能即時派車配送系統包含三大核心: 1 需求預測: 可利用過續運送的大數據資訊,猜測未來的運送需求 ,預測在不同時間點、不同產業別、不同地點、... 等等不同情境下,會產生怎樣不同的配送需求。 2. 供給引導: 利用業者過去的大數據,建立初步的智能車輛調派模型,搭配智能需求預測模型,引導車隊往需求多的方向集中與散佈。 (3) 媒合最佳化: 利用業者過去的大數據,建立初步的智能供需媒和模型,配發工作給接單騎士。

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用多參數水質感測數據提早預警機制

發表年月 2020-10   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 恒貞科技有限公司

養殖蝦苗的生長週期需要數個月,且需要投入大量成本並細心照顧,寬緯科技的水質監測系統能提供養殖水質相關資訊,包含水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等,但漁民難以24小時無時無刻留意水質變化。寬緯科技水聚寶智慧監測提供養殖蝦苗24小時監控數據。我們將進行水質數據資料收集,會建立ORP數據的3-6小時預測分析模型,來進行AI分析與以達成提前預警。若能透過AI工具對未來的水質變化作預測,建立提前預警機制,能提早提醒業主作出應對。

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數據實體系統:AI製程監控模擬,讓你良率沒煩惱

發表年月 2019-02   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 鼎新電腦股份有限公司

良率是每一家製造業最頭痛也最重要的問題,數據實體系統(Data-Physical Systems,簡稱DPS)可以基於工廠生產機台設備產生的大量數據建立AI模型進行製程良率的監控、預測、模擬,不僅可以在良率即將出現問題的異常狀況發生前提出預警提早通知操作人員,並能夠對生產過程進行可視化模擬預測找出最佳的製程參數區間,給予操作人員進行參數調整的智能處理建議,進而達到提升工廠生產良率之目的。鼎新電腦的「大人物」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力,能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。數據實體系統(DPS)是利用機器學習與深度學習分析ERP、MES和物聯網等系統收集機台設備產生的大數據後建立AI預測模型,協助企業完整掌握生產現場的過去、現在、未來,進而創造更大的營運效益。

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建構電子發票系統及利用AI提供決策預測加值服務

發表年月 2023-11   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 三益制動科技股份有限公司

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!

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AI企業戰情中心、決策支援新幫手

發表年月 2018-10   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 天勳資訊有限公司

天心天思集團旗下分公司天勳資訊有限公司,著力於ERP系統已有十九年的時間,跟著天心天思團隊的AI知智慧團隊使用最新AI深度學習,設計企業的戰情中心,跨平台、跨資料庫整合ERP數據,透過參數設定及智能學習,提供決策者需要的資訊。 除戰情中心之外,更發展雲端智慧系統包括Linker+智慧平台、T-Boss移動商務、PDA行動條碼等提供管理者多變的需求及隨時隨地、隨心所欲的應用,AI製造、AI物流、AI行銷等議題生了企業的競爭力。

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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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運用人工智能自動化監測分析電視媒體

發表年月 2020-09   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 大數軟體有限公司

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

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