🎯 目的: 製品が完成する前に、リアルタイムで生産データを分析し品質不良を予測する。
📦 ソリューション: 機械学習による異常検知 + アラートダッシュボード
⚙️ 技術: TensorFlow、Scikit-learn、Streamlit、InfluxDB
📈 成果: 不良品を35%削減、後工程の検査コストを削減
⏱️ PoC期間: 3週間
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⏱️ PoC期間: 3週間
概要 Outsystemsプラットフォームで顧客管理システムを開発する。 Main functions: 顧客口座 顧客訪問カード 顧客訪問x スケジュール OutsystemとOffice 365 Outlookのデータを同期する。 技術 Outsystems web platform...


課題:画像キャプション生成 与えられた画像に対して、キャプションを生成することを目標とします。 入力: 画像 出力: 画像に対するキャプション ソリューション: この問題に対して、Imagenetで事前学習されたInceptionV3を使用して各画像を分類します。最後の畳み込み層から特徴...
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