Software de prueba AISDetector

de calidadde análisisde seguimiento

ASUS IoT AISDetector es una herramienta local de análisis de señales de IA y detección de anomalías potenciada por la tecnología de IA desarrollada por ASUS IoT. AISDetector facilita el proceso proporcionando modelos de trabajo tanto de formación como de inferencia, simplificando así el desarrollo y la gestión de modelos de IA. Los desarrolladores pueden utilizar AISDetector para crear modelos de IA especializados, realizar un seguimiento de la información sobre el progreso de la formación, llevar a cabo la formación del modelo, la validación del modelo y realizar pruebas de detección de anomalías AISDetector proporciona una interfaz fácil de usar para la formación y validación de modelos, y luego aprovecha los modelos resultantes para realizar pruebas de detección de productos defectuosos. El sistema incluye una API web versátil que permite a los desarrolladores extraer inferencias de datos de señales derivadas de una variedad de sensores, incluyendo vibraciones, sonido y corriente, todo ello potenciado por un algoritmo ASUS IoT AI único y en constante evolución Gestión de proyectos de software de IA Gestión de múltiples modelos de IA y casos de uso Utilice las herramientas de proyectos de IA para gestionar la información esencial para varios escenarios de señales. Desarrolla modelos de detección de señales anómalas sin esfuerzo utilizando el kit de herramientas de IA de código cero AISDetector Integración de datos multisensor Compatibilidad con formatos de datos comunes para la adquisición o importación de señales Nuestro sistema se integra perfectamente con tres formatos comunes de importación de datos de señales: CSV, JSON y WAV. Admite fuentes de datos de sensores como vibración, sonido, tensión o corriente. Los datos de señal de calidad permiten un entrenamiento eficaz del modelo mediante AISDetector Entrenamiento de modelos en un minuto Desarrollo rápido de modelos Entrene un modelo de IA eficaz en sólo un minuto y con sólo cuatro sencillos pasos. Este rápido proceso de entrenamiento permite establecer rápidamente modelos para detectar señales anómalas