🎯 目的:カメラとセンサーを活用し、リアルタイムでの異常検知と予知保全を実現。計画外のダウンタイムを削減。
📦 ソリューション:コンピュータビジョン + プライベートLLM + 通知ボット
⚙️ 技術:YOLOv8、OpenCV、LangChain、Private GPT
📈 結果:ダウンタイムを30%削減
⏱️ PoC期間:4週間
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⏱️ PoC期間:4週間
自動採点 このアプリの入力は、解答欄にチェック&マルのある解答用紙です。これは画像処理とYolov5を用いた物体検出で処理されます。 また、解答用紙から学生コードと受験票を検出し、学生情報を取得します。 課題1:データ このデータは、インターネット上の公開データセットに存在しないため、自...


概要 2000MANプロジェクトでは、自動車の予約および販売管理システムを開発しました。このシステムは、予約と販売を処理するためのSalesSupportサブシステムと、倉庫運営、支店、注文状況を管理するためのXMAPサブシステムの2つで構成されており、ディーラー業務の効率化を実現します...
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