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Visnet

Visnet ofrece una interfaz integral de redes neuronales headless, multí-compatible y universal para desarrollar y desplegar modelos de IA. Proporciona un frontend modular, arquitectura serverless y robustas características de seguridad, permitiendo la integración eficiente de sistemas de NLP y Deep Vision para diversas aplicaciones industriales.

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Captura de pantalla de Visnet
Captura de pantalla de Visnet

Visnet presenta el VISNET Framework, una potente interfaz headless, multí-compatible y universal de redes neuronales diseñada para la investigación, desarrollo y despliegue de modelos de IA listos para usar. En su núcleo, el framework está construido para ser universalmente compatible, alojando todos los modelos de redes neuronales de Arquitectura Orientada a Servicios (SOA) relacionados con el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Sistemas de Visión Profunda.

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El framework cuenta con un frontend modular, arquitectura serverless y multí-compatibilidad, lo que lo hace adaptable a diversas necesidades de despliegue, incluyendo Vercel. Ofrece soporte tanto para API REST como para WebSocket para una integración fluida. El Gateway de Alto Rendimiento de Visnet asegura una comunicación eficiente, presentando un Gateway ASGI Universal con protección DDoS y filtrado de IP.

La seguridad es una prioridad con la Capa de Protocolo de Autenticación, que soporta OAuth 2.0, Acceso por PIN, Cifrado RSA y capacidades de lista negra. Los modelos de IA centrales de Visnet incluyen Traducción, Reconocimiento de Matrículas y Coincidencia de Características Faciales. La experiencia en investigación de la empresa reside en Sistemas de Visión Profunda, abordando desafíos complejos en vigilancia, inspecciones autónomas de drones y análisis avanzado de imágenes y video.

Las capacidades específicas de IA incluyen reconocimiento de características faciales de grado de defensa para autenticación y registro, análisis de características faciales para identificación, seguimiento ocular, detección de emociones y edad con alta eficiencia y concurrencia. Para inspecciones de drones, Visnet ofrece auto-inspección autónoma para detectar defectos estructurales en estructuras de concreto. Los servicios de transcripción de audio proporcionan soporte multilingüe en vivo y de alto rendimiento. El modelo de Reconocimiento de Matrículas puede detectar hasta 20 vehículos por fotograma a 30 fps, reconociendo un total de 600 vehículos por segundo.

Visnet colabora con empresas líderes, incluyendo una de las mayores empresas de vigilancia autónoma con drones de Italia. Fundada en 2022, Visnet es un equipo de investigadores comprometidos que buscan aprovechar la IA para resolver problemas industriales distintos, combinando inteligencia humana y artificial para construir soluciones personalizadas. Enfatizan la entrega de un ROI 10x, ciclos de desarrollo más rápidos y altas tasas de adopción para sus clientes.

  • CategoríaMLOps y despliegue de modelos
  • ImplementaciónSin servidor, Vercel
  • PlataformasWeb

  • Interfaz universal de redes neuronales

  • Arquitectura headless y multí-compatible

  • Frontend modular y despliegue serverless

  • Soporte de API REST y WebSocket

  • Gateway de alto rendimiento con protección DDoS

  • OAuth 2.0 y cifrado RSA para autenticación

  • Modelos de IA centrales: Traducción, Reconocimiento de Matrículas, Coincidencia de Características Faciales

  • Reconocimiento avanzado de características faciales para autenticación

  • Capacidades de inspección estructural autónoma con drones

  • Transcripción de audio multilingüe en vivo

  • Reconocimiento de matrículas de alto rendimiento

  • Servicios de desarrollo de extremo a extremo

  • Enfoque en ROI 10x y desarrollo más rápido

  1. Integrar: Conéctese al VISNET Framework a través de API REST o WebSocket.

  2. Desplegar Modelos: Utilice el framework para desplegar modelos de IA listos para usar.

  3. Desarrollar Soluciones: Aproveche los modelos de IA centrales para aplicaciones personalizadas.

  4. Utilizar Gateway: Benefíciese del gateway de alto rendimiento para comunicación segura.

  5. Implementar Seguridad: Configure protocolos de autenticación para un control de acceso robusto.

  6. Analizar Datos: Emplee capacidades de Deep Vision y NLP para obtener información.

  7. Optimizar Rendimiento: Ajuste modelos e infraestructura para mayor eficiencia.

  • Reconocimiento Facial
  • Inspecciones con Drones
  • Transcripción de Audio
  • Reconocimiento de Matrículas
  • Sistemas de Vigilancia
  • Sistemas Autónomos
  • Análisis de Video
  • Aplicaciones NLP

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