光學膜製膜裁切時，需由人員針對AOI照片一張一張分類，避開不符規格的瑕疵進行裁切，人員進行瑕疵分類時耗費大量時間與人力。我們設計了一套含有標記、資料前處理、訓練以及模型佈署預測功能的系統平台，人員只需上傳瑕疵資料，並到平台上標記瑕疵類別，系統平台利用卷積神經網路(convolutional neural network, cnn)進行訓練與分類計算。並回饋訓練成果與準確度，提供一鍵式模型佈署，將模型佈署到平台中，人員就可以利用佈署的模型進行預測分析，根據分類結果繪製裁切瑕疵map，人員即可根據瑕疵map建立裁切規格，進行裁切分調，並且有效的將A級率從69%提升至90%。
檢視內容我國糖尿病患者視網膜病變盛行率約35％，且十分之一將會發展至威脅視力程度的增殖性糖尿病視網膜病變，造成巨額醫療照護支出。台灣糖尿病眼底拍攝需求大，但篩檢率低(約33%) ，透過「糖尿病眼部影像AI決策支援系統」能協助醫師短時間內更精確的診斷，並輔助非專科醫師/視光師初步快速篩選可能視力病變的病患，以提早控制與治療避免疾病惡化。工研院服科中心「AI+一站式視力健檢」採用嵌入式糖尿病眼底病變辨識系統，連接至數位眼底鏡，利用人工智慧之深度學習方法，醫生對糖尿病眼部專業經驗病變影像判讀的建模，從巨量醫療資料學習出糖尿病視網膜病變辨別模型，可直接完成糖尿病視網膜病變嚴重度判讀輔助即時診斷。「糖尿病眼部影像AI決策支援系統」整合眼底鏡設備，完整AI系統移植於不到10公分長的智慧閘道器，整合十餘款不同廠牌型號的眼底鏡設備；內含由數十萬張影像資料、統計分析及決策支援系統，所發展出高鑑別度、眼底影像AI模型篩出率(二分類正確率：93.86%) 截至2018年底已媲美Google來到世界第3。目前已成功導入企業健檢、醫院健檢中心、家醫科診所、眼科及視光中心…等。
檢視內容透過數據分析與智能客服建造智慧線上預約服務，目前已應用在洗衣產業，透過智慧線上預約系統，線上預約洗衣服務，到府收送 透過智能客服解決洗衣各種問題，打造24小時隨時預約及客服服務。 智能客服採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning)，自動紀錄每一次問答紀錄，具備錯誤矯正的能力。 我們打造的AI會員經營，透過數據分析做自動化的會員經營，提高消費者回購率以及客單價。
檢視內容一般企業在導入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
檢視內容奕瑞科技將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。利用全影像的車牌辨識好處是，無論何種車牌、戶外全天候的光照、氣候，只需要經過訓練，基本上沒有不能辨識的。除了不需要像傳統做法需要設感應線圈，少一個設備維護點之外，進而大幅提高辨識率，也能為往後的發展預留許多擴充可能！
檢視內容只要準備FAQ，即可快速建立FAQ客服機器人，應用於政府與企業的官網客服、Line官方帳號客服、App客服，自動回覆用戶常問問題，讓人力運用更有效率。 支援即問即答、反問再回答、快速回覆、用戶標籤等功能，提供統計分析報表，可與行銷系統、真人客服系統、會員系統、IM系統，或其他應用軟體系統結合，可應用於便民服務、機關內部客服、客戶服務等。 客戶案例包含花蓮縣政府、中國信託銀行、軍方單位、中華海洋生技、致理科技大學等。 提供雲端版、落地版，100%台灣AI技術開發，歡迎應用系統界接整合，為您現有應用系統賦能AI，提供智能客服。參考資料 https://w3.iq-t.com/faq-chatbot
檢視內容齊料管理精靈可以透過預測供應商交貨模式，讓人力集中處理需要跟催或緊急調度的工作安排，提高準確交貨率，並加入廠內的流程運作特徵，放入模型中做為計算參數之一，以期達到如期齊料開工的目標。智炬科技「智慧製造顧問團隊」加入時間序列等機器學習演算法，從企業原有資訊系統中取出預計交貨、實際交貨、預計檢驗、如期檢驗、預計發料、如期發料等資訊，整理數據之後經過演算，得出高度齊料可如期派工的工令順序、以及具高度缺料風險的工令資訊，同時找出可遞補的派工批，讓生管排程更省力化。串聯即時通訊應用技術推播高風險物料狀況，啟動全員關注料況行動，協助企業降低缺料風險，提升生產計劃達成率，減少低價值溝通行為。
檢視內容SkyREC 與零售品牌交流的經驗中，發現普遍有三大管理問題： 第一，巡店時間長，效率不彰。 第二，會員制比例不高，無法有效掌握線下顧客資訊。 第三，缺乏數據分析團隊，幫助品牌檢視數據、優化決策。 藉由 SkyREC 全方位管理平台，幫助品牌同步掌握質化及量化數據。首先，運用影像辨識，洞察購物旅程 3 大環節，掌握顧客從店外、店內互動至結帳前的行為表現。接著，結合「雲端分析報表」及「Video Focus」挖掘實際影響交易表現的原因，藉以對症下藥。 某知名連鎖電器品牌，推出全新電棒捲並設立門市髮捲體驗區。透過制定員工服務 SOP ，藉此提升顧客體驗度及購買意願。 活動開始後，品牌區主管首先檢視「髮捲區顧客停留率」（停留人次及停留時間），找出停留時間普遍低於 3 分鐘的店舖（因為品牌規定的髮捲體驗 SOP 至少需超過 3 分鐘。）數據發現 A 門市雖位於一級商圈，但停留率不到一分鐘。接著，運用 Video focus 快速查看門市人員服務品質後，發現當顧客接近時，店員卻沒有上前幫助體驗，導致顧客可能不清楚使用方式。以往這些資訊需透過巡店、店舖訪問、銷售資料，才能掌握店舖營運狀態。 而藉由 SkyREC 全方位管理平台，區主管即可輕鬆獲得數據及店舖互動短片，快速了解門市營運並直接對症下藥，節省超過 900% 管理時間。
檢視內容生產製造公司83％的資訊長認為，設備維護以及總體資產分析最佳化為提升企業競爭力之最主要途徑。「機台故障預診斷」是一套人工智慧（AI）與機器學習的系統，分析機台所產生的製程資料，進行即時監看、預測並以視覺化資料呈現，讓產線管理者可以掌握設備的健康狀態。
檢視內容AI對話式商務整合平台，從客戶端至客服端，支援串連所有的工作流程，包含相關系統整合串接，讓工作流程快速和提高效率，不單以最新的AI智能客服當第一線，更以IA人機協作方式，輔助客服人員快速了解客戶需求和維繫良善的顧客關係管理。 而我們設計的聊天機器人平台，採取最新的人工智慧Deep Learning 深度學習技術架構，可交互式問答多輪對話能力，自動學習問題類別，進而找到答案，大幅降低人力建置成本，並達到高準確率和廣知識涵蓋率。並在整合文字、語音與對答能力的同時，更能透過自然語意理解(NLP)及人臉、語音辨識，以文字客服、實體廣告機，3D智能機器人與客戶輕鬆互動對話交談，讓使用者在對話的過程當中，更能快速了解產品資訊、產品應用和其功能特色，更進一步結合真人銷售。 我們可以將所有顧客軌跡進行數據整合，不論客戶拜訪網站、APP、LINE、FB等社群媒體，以及客服中心(Contact Center) 包含真人服務包含電話、文字客服等，皆可將客戶資料統一歸戶，以利後續消費者行為分析。在這幾年中已成功導入銀行業、政府單位、電商業、交通服務、物流業各大產業，提供智慧服務、智慧交通、智慧政府、智慧物流等AI技術應用。
檢視內容AR為虛實整合之結果，啟雲科技將AI技術模組化，將訓練模型導入至自有AR系統或廣告平台打造AI人臉動態定位引擎，可即時辨識真人臉部位置、姿態估計的同時，將3D模型準確定位於人臉上，達成AR Try-on之效果。同時模組化臉部關鍵點如頭部、眼、鼻、口位置，分割區域如瞳孔、頭髮等功能，以便因應不同商業模式或品牌端之導入需求作為行銷活動應用。
檢視內容員工可以透過行政智慧客服得到所需的解答及服務，關於公司行政相關如人資、行政、財務、會計、法務、資訊、公關等問題，甚至在詢答後的下一步（如查詢或申請），都能透過智慧客服完成！像是請假時詢問假別資格、天數額度、影響的績效及獎金或相關規定後，可直接透過行政智慧客服幫員工請假。
檢視內容狀態預測、故障診斷，提高血液透析設備可用度：台灣洗腎人數愈9萬人，洗腎(血液透析)，是一種高風險的醫療行為；患者須至特定醫療場所接受每周三次，每次4-5小時的治療。血液透析機是血液透析期間最重要的設備，治療前或期間如發生異常事件，不僅影響病人的治療安全，也影響床位的可用度。 以預測性維護方式，達到提升設備使用率的預期效益，計畫透過大數據，運用A.I.預測架構，以主動式「預測維修方式」取代「故障時才維修處理」的被動方式，提升血液透析機的可用度，不僅減少時間耗費和人力成本，也保障患者生命安全，期望降低(解決)血液透析機的非正常的狀況。 故障診斷-即時作業方式，當血液透析機有狀況時，可以根據設備實時狀態及相關參數，對這些參數進行數據清洗與分析，判斷診斷設備是否正常或故障因素。
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