Logiciel de test AISDetector

de qualitéd'analysede suivi

ASUS IoT AISDetector est un outil d'analyse de signaux d'IA et de détection d'anomalies sur site, doté de la technologie d'IA développée par ASUS IoT. AISDetector facilite le processus en fournissant des modèles de travail d'entraînement et d'inférence, simplifiant ainsi le développement et la gestion des modèles d'IA. Les développeurs peuvent utiliser AISDetector pour construire des modèles d'IA spécialisés, suivre les informations sur la progression de l'entraînement, effectuer l'entraînement du modèle, la validation du modèle et mener des tests de détection d'anomalies AISDetector fournit une interface conviviale pour la formation et la validation des modèles, puis utilise les modèles résultants pour tester les produits défectueux. Le système comprend une API web polyvalente qui permet aux développeurs de tirer des conclusions sur les données de signaux dérivées d'une variété de capteurs, y compris les vibrations, le son et le courant, le tout alimenté par un algorithme ASUS IoT AI unique et en constante évolution Gestion de projets de logiciels d'IA Gérer plusieurs modèles d'IA et cas d'utilisation Utilisez les outils de projet d'IA pour gérer les informations essentielles pour divers scénarios de signaux. Développer des modèles de détection d'anomalies et de signaux sans effort à l'aide de la boîte à outils AISDetector zero-code AI Intégration de données multi-capteurs Prise en charge de formats de données communs pour l'acquisition ou l'importation de signaux Notre système s'intègre de manière transparente à trois formats courants d'importation de données de signaux : CSV, JSON et WAV. Il prend en charge les sources de données provenant de capteurs tels que les vibrations, le son, la tension ou le courant. Des données de signal de qualité permettent un apprentissage efficace des modèles grâce à AISDetector Formation de modèle en une minute Développement rapide de modèles Entraînez un modèle d'IA efficace en seulement une minute et en quatre étapes simples. Ce processus de formation rapide permet d'établir rapidement des modèles pour détecter les signaux d'anomalie