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Visnet

Visnet bietet eine umfassende Headless-, Multi-kompatible und universelle Schnittstelle für neuronale Netze zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen. Es bietet ein modulares Frontend, eine serverlose Architektur und robuste Sicherheitsfunktionen, die eine effiziente Integration von NLP- und Deep-Vision-Systemen für verschiedene industrielle Anwendungen ermöglichen.

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Screenshot von Visnet
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Visnet präsentiert das VISNET Framework, eine leistungsstarke Headless-, Multi-kompatible und universelle Schnittstelle für neuronale Netze, die für die Forschung, Entwicklung und Bereitstellung von Standard-KI-Modellen entwickelt wurde. Im Kern ist das Framework universell kompatibel und beherbergt alle Service-Oriented Architecture (SOA) Modelle für neuronale Netze im Bereich Natural Language Processing (NLP) und Deep Vision Systems.

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Das Framework verfügt über ein modulares Frontend, eine serverlose Architektur und Multi-Kompatibilität, wodurch es für verschiedene Bereitstellungsanforderungen, einschließlich Vercel, anpassbar ist. Es bietet sowohl REST-API- als auch WebSocket-Unterstützung für nahtlose Integrationen. Das Visnet High-Performance Gateway gewährleistet eine effiziente Kommunikation und verfügt über ein Universal ASGI Gateway mit DDoS-Schutz und IP-Filterung.

Sicherheit hat Priorität mit der Auth Protocol Layer, die OAuth 2.0, Pin-Zugriff, RSA-Verschlüsselung und Blacklisting-Funktionen unterstützt. Zu den Kern-KI-Modellen von Visnet gehören Übersetzung, Kennzeichenerkennung und Gesichtskonturenabgleich. Die Forschungsexpertise des Unternehmens liegt in Deep Vision Systems, wo komplexe Herausforderungen in den Bereichen Überwachung, autonome Drohneninspektionen und fortschrittliche Bild- und Videoanalyse bewältigt werden.

Spezifische KI-Fähigkeiten umfassen gesichtsbasierte Merkmalserkennung in Verteidigungsqualität für Authentifizierung und Registrierung, Analyse von Gesichtszügen zur Identifizierung, Eye-Tracking, Emotions- und Alterserkennung mit hoher Effizienz und Gleichzeitigkeit. Für Drohneninspektionen bietet Visnet autonome Auto-Inspektionen zur Erkennung von strukturellen Defekten in Betonstrukturen. Audio-Transkriptionsdienste bieten Live- und leistungsstarke mehrsprachige Unterstützung. Das Kennzeichenerkennungsmodell kann bis zu 20 Fahrzeuge pro Frame bei 30 fps erkennen und insgesamt 600 Fahrzeuge pro Sekunde identifizieren.

Visnet arbeitet mit führenden Unternehmen zusammen, darunter eines der größten Unternehmen für autonome Drohnenüberwachung in Italien. Gegründet im Jahr 2022, ist Visnet ein Team engagierter Forscher, die KI nutzen, um spezifische industrielle Probleme zu lösen und menschliche und künstliche Intelligenz zu kombinieren, um kundenspezifische Lösungen zu entwickeln. Sie legen Wert auf die Lieferung eines 10-fachen ROI, schnellere Entwicklungszyklen und hohe Akzeptanzraten für ihre Kunden.

  • KategorieMLOps & Modell-Deployment
  • BereitstellungServerless, Vercel
  • PlattformenWeb

  • Universelle Schnittstelle für neuronale Netze

  • Headless und Multi-kompatible Architektur

  • Modulares Frontend und serverlose Bereitstellung

  • REST-API und WebSocket-Unterstützung

  • Hochleistungs-Gateway mit DDoS-Schutz

  • OAuth 2.0 und RSA-Verschlüsselung für Authentifizierung

  • Kern-KI-Modelle: Übersetzung, Kennzeichenerkennung, Gesichtskonturenabgleich

  • Fortschrittliche Gesichtskonturen-Erkennung für Authentifizierung

  • Autonome Drohneninspektionsfähigkeiten für Strukturen

  • Live, mehrsprachige Audio-Transkription

  • Hochdurchsatz-Kennzeichenerkennung

  • End-to-End-Entwicklungsdienste

  • Fokus auf 10-fachen ROI und schnellere Entwicklung

  1. Integrieren: Verbindung zum VISNET Framework über REST API oder WebSocket.

  2. Modelle bereitstellen: Nutzung des Frameworks zur Bereitstellung von Standard-KI-Modellen.

  3. Lösungen entwickeln: Nutzung von Kern-KI-Modellen für kundenspezifische Anwendungen.

  4. Gateway nutzen: Profitieren Sie vom Hochleistungs-Gateway für sichere Kommunikation.

  5. Sicherheit implementieren: Konfiguration von Authentifizierungsprotokollen für robuste Zugriffskontrolle.

  6. Daten analysieren: Einsatz von Deep-Vision- und NLP-Fähigkeiten für Einblicke.

  7. Leistung optimieren: Feinabstimmung von Modellen und Infrastruktur für Effizienz.

  • Gesichtserkennung
  • Drohneninspektionen
  • Audio-Transkription
  • Kennzeichenerkennung
  • Überwachungssysteme
  • Autonome Systeme
  • Videoanalyse
  • NLP-Anwendungen

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