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Dominio de las restricciones clásicas: miniaturización, estanqueidad, bajo consumo, control de costes...
Deep Learning, inteligencia artificial embarcada (“Edge Computing”)
Software embarcado, backend / cloud, aplicaciones móviles y SaaS
Invoxia controla toda la cadena de innovación de manera interna: diseño de los sensores (hardware y software) y gestión de la industrialización, recopilación y análisis de datos en bruto a través de los diferentes tipos de conectividad (LoRa, Sigfox, LTE Cat-M1, Bluetooth, WiFi, etc.), entrenamiento e integración de redes neuronales profundas (Deep Learning) y, por último, visualización de los datos y construcción de servicios de valor añadido a través de aplicaciones móviles o web.
Presentada en el CES 2020, la afeitadora conectada de BIC se distribuyó entre un grupo de probadores para complementar los datos procedentes de panelistas, no representativos, con datos de uso reales.
La afeitadora proporciona datos objetivos en tiempo real sobre la experiencia de afeitado gracias a unos sensores combinados con Deep Learning. Estos datos ayudan al departamento de I+D de BIC a diseñar futuros productos adecuados para los usuarios modernos.
Definición del producto, desarrollo del hardware y de las aplicaciones móviles, construcción y entrenamiento de modelos de machine learning (aprendizaje automático).
¿Necesitas validar el interés y el ROI antes de embarcarte en costosos desarrollos de sensores a medida?
Gracias al programa AIoT Access, avanza sin esperas en tus demostradores con soluciones flexibles listas para usar que combinan IoT e IA integrada. Aplicaciones: mantenimiento predictivo, perfiles de misión y seguimiento de uso, detección de caídas, choques y movimientos específicos. Sensores listos para usar: movimiento, vibración, temperatura, sonido, geolocalización. Recopilación de datos de interés a través de una aplicación móvil específica o gateway.
Aplicaciones: mantenimiento predictivo, perfiles de misión y seguimiento de uso, detección de caídas, choques, movimientos específicos...
Sensores listos para usar: movimiento, vibración, temperatura, sonido, geolocalización. Recopilación de datos de interés a través de una aplicación móvil específica o gateway.
Construcción, entrenamiento e integración de los modelos de Deep Learning en pocas semanas. Configuración de alertas y registros de actividad.