coreviz-studio

Eine pädagogische Mindmapping-Plattform, die Text, Bilder und Audiodateien in visuelle Mindmaps umwandelt.

Ein Desktop-Arbeitsprotokoll-Tool, das Gedanken und Entscheidungen erfasst und dabei einen Wissensgraphen pflegt.

PDF-Informationsprozessor, der Inhalte extrahiert, um Zusammenfassungen, Inhaltsverzeichnisse und gezielte Antworten auf Fragen zu generieren.

Eine KI-Community-Plattform für den Austausch von Praxisbeispielen und Brancheneinblicken zur Förderung von Zusammenarbeit.

Eine KI-gestützte Plattform für Dokumenten- und Wissensmanagement, die WeChat Official Accounts und Webinhalte integriert sowie die lokale Dateiverarbeitung und persönliche Wissensspeicherung unterstützt.

Eine Lernplattform, die Zusammenfassungen, Lernkarten, Quizze generiert und Sprache sowie mehrsprachige Interaktion unterstützt.

CVAT (Computer Vision Annotation Tool) ist eine umfassende Datenanmerkungsplattform, die entwickelt wurde, um den Prozess der Erstellung beschrifteter Datensätze für maschinelles Lernen und Computer-Vision-Anwendungen zu optimieren. Die Plattform bietet Teams eine intuitive Benutzeroberfläche und leistungsstarke Anmerkungsfunktionen, um Projekte jeder Größenordnung zu bewältigen – von kleinen Initiativen bis hin zu unternehmensweiten Datensätzen. CVAT unterstützt verschiedene Anmerkungstypen, einschließlich Begrenzungsrahmen, Polygonen, Schlüsselpunkten, Skeletten, Quadern und Trajektorien, sodass Benutzer Daten für eine breite Palette von Aufgaben des maschinellen Lernens vorbereiten können. Durch die Integration halbautomatischer Anmerkungswerkzeuge und die Unterstützung wichtiger Cloud-Speicheranbieter beschleunigt CVAT Anmerkungs-Workflows bei gleichzeitiger Wahrung der Datenprivatsphäre und -sicherheit.

Landing AI, gegründet vom KI-Pionier Andrew Ng, konzentriert sich auf visuelle KI-Lösungen und treibt den industriellen Wandel voran, indem es den Wert visueller Daten erschließt. Das Flaggschiffprodukt LandingLens ist eine cloud-basierte Computer-Vision-Plattform, die es Nutzern ermöglicht, unabhängig von ihren KI-Kenntnissen schnell Deep-Learning-Modelle für die Fehlererkennung, -klassifizierung und -segmentierung zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen. Die Plattform legt besonderen Wert auf Datenqualität und Konsistenz mithilfe fortschrittlicher Annotierungswerkzeuge und eines datenzentrierten KI-Ansatzes und unterstützt Unternehmen dabei, KI-Projekte rasch von der Machbarkeitsstudie bis zur großflächigen Produktion zu überführen. Landing AI bietet flexible Bereitstellungsoptionen, darunter Cloud, Edge-Geräte und Integration in Drittplattformen wie Snowflake, und eignet sich somit für Betriebe jeglicher Größenordnung – von einer einzelnen Produktionslinie bis hin zu globalen Einsätzen.

Roboflow ist eine leistungsstarke Computer-Vision-Softwareplattform, die entwickelt wurde, um den gesamten KI-Modell-Lebenszyklus zu optimieren – von der Datenerfassung und -annotation über Training und Evaluierung bis hin zur Bereitstellung. Die Plattform vereint Datensatzmanagement, KI-basierte Annotation, Datenanreicherung und Modelltraining für mehrere Architekturen und unterstützt die Bereitstellung über gehostete APIs oder Edge-Geräte, um den Anforderungen von Echtzeit-Inferenz und groß angelegten Produktionsumgebungen gerecht zu werden. Roboflow wird von über 16.000 Unternehmen weltweit vertraut, darunter zahlreiche Fortune-100-Unternehmen, und bietet unternehmensgerechte Sicherheit und Compliance, was es für Branchen wie Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und Verteidigung geeignet macht.

Haut.AI ist eine moderne KI-SaaS-Plattform, die präzise, personalisierte Diagnosen und ProduktEmpfehlungen für die Hautpflege bietet. Mithilfe eigener Technologien wie der Live-Image-Qualitätssicherung (LIQA) und der patentierten anonymisierten Skin-Atlas-Technologie erfasst die Plattform hochwertige Gesichtsbilder und analysiert über 150 Gesichtsbiomarker mit einer Genauigkeit von 98 %. Sie nutzt Deep-Learning-Modelle, die an Millionen von dermatologisch überprüften Bildern trainiert wurden, und liefert dynamische, wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse zur Hautpflege sowie personalisierte Produktvorschläge, die sich an veränderte Hautzustände anpassen. Haut.AI unterstützt die Beauty-, E-Commerce- und klinisch-dermatologische Industrie, indem sie die Kundenbindung erhöht, die Conversion-Raten steigert und durch innovative Anonymisierungsverfahren die Einhaltung von Datenschutzvorschriften gewährleistet.

Datature ist eine umfassende Computer-Vision-Plattform zur Vereinfachung und Beschleunigung der Entwicklung von Vision-AI-Anwendungen. Sie integriert Datenverwaltung, KI-gestützte Annotation, Modelltraining mit Unterstützung beliebter Architekturen wie YOLOv8 sowie flexible Bereitstellungsoptionen in Cloud-, Edge- und On-Premises-Umgebungen. Dank der No-Code-Oberfläche und Kollaborationstools können Teams aus verschiedenen Branchen effizient produktionsreife Computer-Vision-Modelle entwickeln und dabei die Einhaltung unternehmensfähiger Sicherheitsstandards wie HIPAA und SOC 2 gewährleisten. Von Tausenden Teams weltweit vertraut, reduziert Datature Entwicklungszeit und -komplexität und ermöglicht es Startups, Forschern und Unternehmen, fortschrittliche Vision-AI zu nutzen.

Das Segment Anything Model (SAM) ist ein hochmodernes Modell zur Bildsegmentierung, das vom Fundamental Artificial Intelligence Research (FAIR)-Labor von Meta AI entwickelt wurde. Das auf dem bislang größten Segmentierungsdatensatz trainierte Modell – bestehend aus über 11 Millionen Bildern und 1 Milliarde Masken – ist in der Lage, präzise Segmentierungsmasken basierend auf unterschiedlichen Eingabepromptings wie Punkten, Boxen oder Text zu generieren. Die Architektur kombiniert einen Bildencoder, einen Prompt-Encoder und einen leichten Maskendecoder, wodurch eine Echtzeit-Maskengenerierung sowie eine starke Null-Beispiel-Performanz (zero-shot) bei vielfältigen Segmentierungsaufgaben ohne zusätzliche Trainingsphasen ermöglicht wird. Durch die Vereinfachung des Annotationprozesses unterstützt SAM eine breite Palette von Anwendungen – von der medizinischen Bildgebung bis zur Umweltüberwachung – und leistet somit einen Beitrag zur Demokratisierung der Bildsegmentierung.