🎯 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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📈 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
課題: 話者認識(Speaker recognition)は、音声波形に含まれる話者固有の情報を使用して話者を自動的に識別するプロセスであり、人々がシステムにアクセスする際に主張される身元を検証するために使用されます。つまり、音声によるさまざまなサービスのアクセス制御を可能にします。 話...


課題 : ブロックチェーンゲーム制作 ブロックチェーンゲームの制作は、ブロックチェーン技術の分散化および不変性の特性に起因する、従来のビデオゲーム制作と比較して。以下はその難点のいくつかの主な違いです。 ブロックチェーン技術の理解: ブロックチェーンゲームの開発には、スマ...
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