人工智能让人工智能变得更聪明

使用来自全球的多种语言的丰富结构化数据集构建和本地化支持 AI 的语音模型。 完全定制的意图、话语和人口分布。

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通过解读客户评论、财经新闻、社交媒体等中的细微差别来分析人类的情绪和情绪。

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通过数据驱动的内容审核为人工智能提供动力，并享有更高的信任度和品牌声誉。

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根据图像或视频中的面部标志自动检测一张或多张人脸。 搜索现有人脸数据库进行比对匹配，构建智能人脸识别平台。

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使用图像和视频分割为自动驾驶汽车训练机器学习算法。 对人、车辆、交通标志、道路车道等进行分类。

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计算机视觉是人工智能技术的一个领域，它训练机器像人类一样观察、理解和解释视觉世界。 它有助于开发机器学习模型，以更大的规模和速度准确理解、识别和分类图像或视频中的对象。

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LLM 是分析文本并为各种任务提供快速高效解决方案的计算机程序。

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利用生成式 AI 的力量将复杂数据转化为可操作的情报。

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人类智能将自然语言处理 (NLP) 转换为高质量的训练数据，用于带有文本和音频注释的机器学习。

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印度语言数据集支持翻译、语音识别和情感分析等 NLP 任务，解决印度多种语言的语言多样性问题。

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在过去几年中，消费者动态发生了巨大变化。 人们想要个性化的购物体验。 您可以将其交付给客户的唯一方法是通过强大的推荐引擎。

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通过数据驱动的内容审核为人工智能提供动力，并享有更高的信任度和品牌声誉。

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使用我们可靠的财务数据注释服务更好地分析、规定和预测结果

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在过去几年中，消费者动态发生了巨大变化。 人们想要个性化的购物体验。 您可以将其交付给客户的唯一方法是通过强大的推荐引擎。

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使用我们专门为全球语言量身定制的 TTS 数据集，在每次交互中体验无与伦比的清晰度和流畅性。

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用针对 AR 和 VR 技术的精确训练数据揭示今天的未来。

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卫星图像和无人机摄影的注释，为地理处理准备数据集并为 Geo.AI 注释 3D 点云。

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通过技术模块的高质量训练数据，始终领先一步，获得精确的结果

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通过将文本注释为实体类型、修饰符和关系，训练机器学习算法以开发医疗保健领域的 AI 模型。

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借助下一代技术、算法和框架，人工智能可以了解识别和识别损坏部件、评估损坏程度、预测所需维修类型以及估算总成本的过程。

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训练机器学习算法来识别和分类文本文档中出现的命名实体，方法是将它们标记为预定义的类别（即人、组织、地点等）

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根据图像或视频中的面部标志自动检测一张或多张人脸。 搜索现有人脸数据库进行比对匹配，构建智能人脸识别平台。

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通过数据驱动的内容审核为人工智能提供动力，并享有更高的信任度和品牌声誉。

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使用自定义唤醒词训练数据构建始终倾听的语音应用程序。

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通过将文本注释为实体类型、修饰符和关系，训练机器学习算法以开发医疗保健领域的 AI 模型。

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训练机器学习算法对图像和视频中存在的图像或对象进行分类。
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用于训练虚拟/数字助理和聊天机器人以各种语言、环境和上下文响应人类语音的数据。
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由我们的转录专家快速准确地识别和转录音频或视频中的数字文本。
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将图像中的对象分割成相关类别。 简单的词分割是为像素分配标签。
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管理具有性别、内部与外部、光照条件、拍摄角度、年龄组等变化的图像数据集，以构建用于零售的面部识别模型。
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图像及其描述应该齐头并进。 虽然图像应该引起客户的兴趣，但描述应该维持它并迫使他们购买它。 让您的机器学习系统自动验证和优化图像和产品的准确性。
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根据内容（即技术、体育、电影等）对文档进行分类
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从尝试新服装或珠宝到拥有全职虚拟助手来处理我们的任务，VR 可以简化人类完成的多项任务所涉及的复杂性。
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通过收集特定领域的多语言文本数据（名片数据集、文档数据集、菜单数据集、收据数据集、票证数据集）来开发自然语言处理，以解锁在非结构化数据深处发现的关键信息，从而解决各种用例。
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在用于培训和改进对话式 AI 和聊天机器人的语音数据收集方面，我们处于领先地位。 我们帮助您处理以话语形式收集的数据，并带有时间戳，并按 60 多种语言和方言进行分类。
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通过为各种用例（即图像分类、面部识别等）收集大量图像数据集（医学图像数据集、发票图像数据集、面部数据集或任何自定义数据集），将计算机视觉添加到您的机器学习功能中。
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收集可操作的训练视频数据集，如闭路电视录像、交通视频、监控视频等，以训练机器学习模型。 每个数据集都是根据客户要求定制的。
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根据您的客户之前购买的产品，人工智能系统可以推荐他们最有可能购买的产品和服务。 人工智能还可以对在客户朋友和家人圈子中购买的产品进行策划，并推荐理想的产品。
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对声音或话语进行分类，以根据语言、方言、语义、词典等对语音/音频进行分类。
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汇总和分析来自各种来源的财务信息。 我们有满足任何需求的解决方案——基本的或高级的。
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使用经过认证的领域专家对文档中的保险实体进行高精度注释。
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从医生的笔迹到医生的处方，我们的转录专家以数字方式转换医疗数据，例如档案文件、合同、医疗记录，并保证 TAT、准确性和节省。
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逐帧对图像/视频进行语义分割，其中包括行人、车辆（汽车、自行车、公共汽车）、道路、灯柱等对象，用于为基于 AI 的自动驾驶汽车系统构建高质量的训练数据。
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通过以高精度和相关元数据注释眼睛、头部、嘴巴等面部标志，实现高精度驾驶员监控系统，用于眨眼检测和注视估计。
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使用 2D 边界框对各种图像中的行人进行注释，以构建用于行人跟踪的高质量训练数据。
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对客户反馈进行情绪分析（快乐、沮丧、愤怒、悲伤），开发客户评论监控应用

更好地了解用户意图以增强客户体验并准确推动下一代聊天机器人、数字助理和对话式 AI 的开发。

通过搜索识别文档中命名实体（例如个人、组织、位置等）之间链接时存在的证据，开发和交付能够识别恶意欺诈模式的 NLP。

对放射图像中的选择性区域进行分割和分类，以改进图像诊断和异常检测。

通过将关键疾病映射到各种类别来开发临床 NLP 将很好地注释地面实况数据。

通过将关键疾病映射到各种类别来开发临床 NLP 将很好地注释地面实况数据。

使用大量图像存储库加快汽车和财产索赔评估。

强大、训练有素的虚拟聊天机器人或数字助理彻底改变了客户与卖家沟通的方式，显着改善了客户体验。

分类也称为分类或标记是将文本分类为有组织的组并根据其感兴趣的特征对其进行标记的过程。

主题分析或主题标签是通过识别正在考虑的重复主题/主题来识别和提取给定文本的含义。