應用案例

3D空氣極光表面改質系統，使用結構光深度視覺掃瞄，具速度快、精度高，可即時掃瞄生成路徑，進行極光表面改質，適用於各種形狀及材質，無需事先進行任何設定。此應用對於中小企業或傳統產業，非常的重要，雖然多關結式的機器手臂最接近人體的結構，使用上相對靈活，很適合應用在少量多樣的製造。但這種機器人在設定及操作上也相對的複雜，所以一般的中小企業或傳統產業，極少有能力可以設定及撰寫多關結式機器人的程式，加上要收集手臂上的數據完全是難上加難，造成產業升級、彈性製造都淪為空談。 我司自主研發的極光表面改質系統，在異質接合上改善傳統製程上的污染，以鞋業為例：原本橡膠和EVA的接合，需要打磨、酸鹼洗、烘乾、處理劑、膠水等步驟，其中會產水和空氣的污染，造成企業成本上升、居民抗議、環境負擔。但如果使用我司的極光表面改質系統，橡膠與EVA的結合，製程上會改成清水洗、烘乾、極光處理、水膠接合。不但工序減少、產能提升，更重要的是與傳統製程相比，至少減少99%的環境污染，而達成企業、消費者、地球 三贏的局面。

森林生態系統為動植物提供重要的生存環境，並生產可再生資源，所以說森林是全球碳和能量平衡的重要組成部分，森林結構的量測是資源評估和林產資源經營的基礎，政府和環境組織出於經濟、規劃和保護目的，必須調查森林資訊以掌握森林資源的數量，為積極推動林業及林產工業發展，活絡我國林業與木材產業鏈、振興區域經濟、提升在地就業，並因應國內過去積極造林之人工林已逐漸達輪伐期之可收穫利用階段，人工林積極疏伐將會是目前的主要作業之一 因此進行林地調查以及木材採取搬運等作業勢必增加各林區管理處人員之工作量，使用機器學習、深度學習技術等科技化輔助木材檢測作業，評估與分析可引進及改善國內林產業務林材測量作業之可行性。

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

AI醫療已蔚為趨勢，但醫療研究者常因資料蒐集、標註資料、撰寫程式語言和反覆調校訓練模型花費許多的時間與精力。沐恩生醫憑藉與許多不同醫師合作解決AI問題累積的經驗，特別研發出讓醫學研究者不用寫程式即能一鍵自動建模，直接自動處理AI機器學習所需要之特徵工程、模型選擇、調整參數、模型評估等冗長的處理流程，成功打造MAIA人工智慧自動化完整解決方案平台，協助研究者高效生成專屬的分析及預測模型、加速AI臨床應用 ，不但能建立混合數字、文字、圖形、波形複合資料的模型，同時以遷移學習的方法，讓產出之模型可以共享、疊加，進而衍生模型市集，讓研究模型變成分散式合作和分潤的新商業模式，對加速AI智慧醫療進化提供了整體的解決方案。 除醫療影像外，沐恩生醫亦積極發展人工智慧應用於醫療數據之判讀與預測， 以及利用自然語言處理技術，協助生醫資訊學之研究發展，運用此技術除已擴增MAIA平台功能可以透過問句方法大量閱讀與摘要醫學期刊，更可將文字、數字變成向量，運用AUTO DL+GCNN模型加速創新開發，如蛋白質與疾病的關係、蛋白質與藥物的關係，希望能對台灣生技醫療產業的創新及發展做出更大的貢獻。

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。

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。CIC攝影機妥善率偵測，也是在與眾多客戶接觸過程中，了解了客戶在管理攝影機會遇到的問題以及無法克服的困難，進而用我們視覺辨識的作法，開發出一套能自動排程掃描攝影機畫面的軟體，讓客人從此不再因為畫面保存不當，而造成事發後無法舉證、釐清責任的窘境

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。

本公司以農業風險控管數據服務為主軸，結合作物生理模式與自動化AI機器學習分析技術，提供企業客戶悠由農平台，透過研究分析成果和自動演算軟體平台，除可提供自動化農業作物品質、產量及價格波動預測，讓台灣農業集貨商如外銷公司及中大型農業契作公司進行風險控管(如:進出貨調節)的數據服務外，另提供保險公司發展不同作物差異化保險費率商品，以及計算風險指數更精確的依據。

於營業場所之開放式廁所建置Sensor蒐集使用人次、使用時間、異味濃度偵測與空氣溫、溼度等數據，回傳至品質監控平台進行AI數據分析，建立智慧廁所品質監控平台供管理單位使用，了解廁所即時使用時間、人次與環境髒亂程度，提供警示提醒派遣人力清潔、檢視廁所情況與做出因應措施部分，協助管理人員進行環境品質監控與髒污預警派工，透由歷史數據分析各時段使用人次進行廁所動態人力預測性的調配建議，有效規劃人力資源管理與運用。

SelfieSign結合FaceOTP驗證模組，打造一款整合影像＋聲＋OTP的數位身份驗證與電子簽章解決方案。當使用者進行遠距簽署時，系統會同時啟用AI活體偵測分析與FaceOTP驗證流程，並全程錄影記錄簽署過程。透過這種三重驗證機制，系統能驗證確保簽署者即為本人、操作過程未被冒用，並可追蹤簽署全流程。該技術特別適用於金融交易授權、遠距醫療同意、保險投保、貸款核准等高安全需求場景。

透過AI資料思考工作坊之教育訓練，實施方法為理解資料科學與人工智慧專案規劃流程，進行問題定義、資料盤點、預期效益以及後續行動規劃的完整演練，提供改善營運成效及服務創新。

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。

「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。

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

透過AOI人工智慧辨識設備結合機器手臂，改善人工目測檢視產品之誤差，以提升效率。未來將AOI所收集之數據與MES系統所記錄之製造數據對照，可快速發現錯誤數據，改善生產效率。