Glossar

Ein Generative Adversarial Network (GAN) ist ein Deep Learning Framework, das realistische synthetische Daten erzeugt, indem es zwei neuronale Netzwerke gegeneinander antreten lässt. NYRIS nutzt GANs zur Verbesserung der visuellen Suchtechnologie, sodass Branchen wie die Fertigung, der elektronische Handel und der Einzelhandel von einer verbesserten Bilderkennung und der Erzeugung synthetischer Daten profitieren können.

Zero-Shot Learning ist ein fortschrittlicher Ansatz des maschinellen Lernens, der es KI-Systemen ermöglicht, Objekte oder Konzepte zu erkennen und zu klassifizieren, die sie noch nie zuvor gesehen haben, und damit die visuelle Suche, Bilderkennung und Produkterkennung für Branchen wie die Fertigung, den E-Commerce und den Einzelhandel zu verändern. NYRIS nutzt Zero-Shot Learning, um schnelle, skalierbare und genaue Lösungen für Unternehmenskunden zu liefern.

One-Shot Learning ist ein fortschrittlicher Ansatz des maschinellen Lernens, der es KI-Systemen ermöglicht, neue Objekte oder Muster anhand eines einzigen Beispiels zu erkennen und damit die visuelle Suchtechnologie für Branchen wie Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel zu revolutionieren. NYRIS nutzt One-Shot Learning, um schnelle und genaue Bilderkennung und Produktidentifikation in großem Umfang zu ermöglichen.

Few-Shot Learning ist eine fortschrittliche KI-Technik, die es Modellen ermöglicht, neue Objekte oder Muster aus nur einer Handvoll von Beispielen zu erkennen. NYRIS nutzt Few-Shot Learning, um schnelle und präzise visuelle Suchlösungen für die Fertigung, den E-Commerce und den Einzelhandel zu liefern.

Selbstüberwachtes Lernen ist eine fortschrittliche KI-Technik, bei der Modelle aus nicht beschrifteten Daten lernen, indem sie ihre eigenen Beschriftungen generieren, was die Kosten für manuelle Beschriftungen erheblich reduziert. NYRIS nutzt selbstüberwachtes Lernen zur Verbesserung der visuellen Suchtechnologie und Bilderkennung für Branchen wie Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel.

Die Domänenanpassung ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es KI-Modellen ermöglicht, bei der Anwendung auf neue Datenumgebungen genaue Ergebnisse zu erzielen und die Kluft zwischen verschiedenen Domänen zu überbrücken. NYRIS nutzt die Domänenanpassung, um die visuelle Suchtechnologie und Bilderkennung für die Fertigung, den elektronischen Handel und den Einzelhandel zu verbessern.

Fine-Tuning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die vorab trainierte Modelle an spezielle Aufgaben anpasst und so die Genauigkeit und Effizienz von visueller Suchtechnologie, Bilderkennung und KI-gestützter Produkterkennung verbessert. NYRIS nutzt das Fine-Tuning, um maßgeschneiderte Lösungen für die Fertigung, den E-Commerce und den Einzelhandel zu liefern.

Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) ist ein leistungsfähiger Bilderkennungsalgorithmus, der lokale Merkmale in Bildern erkennt und beschreibt und so eine robuste visuelle Suche über verschiedene Maßstäbe und Drehungen hinweg ermöglicht. NYRIS nutzt SIFT, um die Präzision von Anwendungen in der Fertigung, im E-Commerce und im Einzelhandel zu verbessern.

Vision Transformer (ViT) ist ein hochmodernes Deep-Learning-Modell für die Bilderkennung, das Transformer-Architekturen nutzt, um hohe Genauigkeit und Skalierbarkeit zu erzielen. NYRIS integriert die ViT-Technologie, um visuelle Suchlösungen für Branchen wie Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel zu ermöglichen.

Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist eine Deep-Learning-Architektur, die für Bilderkennung und visuelle Suchtechnologien entwickelt wurde. NYRIS nutzt CNNs, um schnelle und genaue Identifizierungslösungen für Branchen wie Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel zu liefern.

Ein Datei-Importer ist ein Tool, das die nahtlose Integration von externen Datendateien in ein System oder eine Anwendung ermöglicht. NYRIS verwendet Datei-Importer, um die Dateneingabe für seine visuellen Such- und KI-Lösungen zu optimieren und die Effizienz in Branchen wie Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel zu steigern.

Bei der Objektsegmentierung handelt es sich um ein Computer-Vision-Verfahren, bei dem ein Bild in verschiedene Regionen aufgeteilt wird, die einzelnen Objekten entsprechen. NYRIS nutzt die Objektsegmentierung zur Verbesserung der visuellen Suchtechnologie für Branchen wie die Fertigung, den elektronischen Handel und den Einzelhandel.

Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Ansicht kombiniert, die eine nahtlose Analyse und Entscheidungsfindung ermöglicht. NYRIS nutzt die Datenintegration zur Verbesserung der visuellen Suchtechnologie für Branchen wie Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel.

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu interagieren. NYRIS setzt NLP ein, um die visuelle Suche zu verbessern und die Texterkennung für Branchen wie Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel zu optimieren.

Data Mining ist der Prozess, bei dem mithilfe fortschrittlicher Algorithmen wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewonnen werden. NYRIS nutzt Data Mining zur Verbesserung der visuellen Suchtechnologie und zur Förderung von Innovationen in Branchen wie Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel.

CAD-Modelle sind digitale Darstellungen von physischen Objekten, die in Design und Fertigung verwendet werden. NYRIS nutzt CAD-Modelle, um synthetische Daten für das KI-Training zu erstellen, die eine präzise visuelle Suche und Automatisierungslösungen ermöglichen.

Neuronale Netze sind fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens, die von biologischen neuronalen Systemen inspiriert sind. Sie ermöglichen es Computern, Muster zu erkennen, komplexe Daten zu verarbeiten und Innovationen bei der visuellen Suche, der Erzeugung synthetischer Daten und der industriellen Automatisierung voranzutreiben. NYRIS nutzt neuronale Netze für die sekundenschnelle Produktidentifikation und KI-gesteuerte Lösungen für die Fertigung, den Einzelhandel und den E-Commerce.

Optical Character Recognition (OCR) wandelt Text aus Bildern in maschinenlesbare Daten um und ermöglicht so eine automatisierte Dokumentenverarbeitung und Produktidentifikation - der Schlüssel zu den visuellen Suchlösungen von NYRIS für die Fertigung und den E-Commerce.

Augmented Reality (AR)-Integration überlagert digitale Informationen mit der realen Welt und verbessert so das Benutzererlebnis und die betriebliche Effizienz. NYRIS nutzt die AR-Integration, um die visuelle Suche und industrielle Lösungen zu optimieren.

Synthetische Datengenerierung erzeugt künstliche Daten, um KI-Modelle zu trainieren, die Genauigkeit zu erhöhen und die Kosten für die Datenerfassung zu senken. NYRIS nutzt synthetische Daten, um die visuelle Suche und Automatisierung in verschiedenen Branchen zu optimieren.

Big Data bezieht sich auf extrem große und komplexe Datensätze, die fortschrittliche Technologien zur Verarbeitung und Analyse erfordern. NYRIS nutzt Big-Data-Analysen, um die visuelle Suche und KI-Lösungen für verschiedene Branchen zu optimieren.

Die Sprachsuche ermöglicht es den Nutzern, Informationen durch gesprochene Befehle zu finden, was die Zugänglichkeit und Effizienz verbessert. NYRIS integriert die Sprachsuche, um die visuelle Produkterkennung und industrielle Lösungen zu verbessern.

Die API-Integration verbindet verschiedene Softwaresysteme und ermöglicht einen nahtlosen Datenaustausch und automatisierte Arbeitsabläufe. NYRIS nutzt die API-Integration, um die visuelle Suche und KI-Lösungen für verschiedene Branchen zu optimieren.

Die semantische Suche verbessert die Suchgenauigkeit, indem sie die Absicht des Benutzers und die kontextuelle Bedeutung versteht. NYRIS nutzt die semantische Suche, um die visuelle Produkterkennung und industrielle Lösungen mit unübertroffener Präzision zu unterstützen.

Texterkennung, auch bekannt als optische Zeichenerkennung (OCR), wandelt Bilder von Text in maschinenlesbare Daten um, automatisiert Aufgaben und verbessert die Zugänglichkeit von Daten. NYRIS integriert die Texterkennung zur Optimierung der visuellen Suche und Produktidentifikation.

Eine visuelle Suchmaschine verwendet Bilder als Eingabe, um ähnliche Bilder oder Produkte zu finden, was die Suche vereinfacht und die Benutzerfreundlichkeit erhöht. Die visuelle Suchmaschine von NYRIS verarbeitet 500 Millionen Produkte in weniger als einer Sekunde.

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Informationen, die zum Trainieren von KI-Systemen verwendet werden und eine datenschutzsichere, skalierbare Alternative zu realen Daten darstellen. NYRIS nutzt CAD-Modelle, um fotorealistische synthetische Datensätze für industrielle visuelle Suchanwendungen zu erstellen und erreicht dabei eine Erkennungsgenauigkeit von 99,7 %.

Strukturierte Daten organisieren Informationen für eine einfache Suche und Analyse und verbessern so die Suchmaschinenoptimierung und datengesteuerte Entscheidungsfindung. NYRIS nutzt strukturierte Daten, um die visuelle Suche und KI-Lösungen für verschiedene Branchen zu optimieren.

Die Objekterkennung identifiziert und lokalisiert Objekte in Bildern oder Videos und ermöglicht die Automatisierung in verschiedenen Branchen. NYRIS nutzt die Objekterkennung, um die visuelle Suche und KI-gesteuerte Lösungen zu optimieren.

Die Merkmalsextraktion identifiziert Schlüsselmerkmale in Daten und ermöglicht so eine präzise Analyse und Automatisierung. NYRIS nutzt diese Technologie, um die visuelle Suche und synthetische Datenlösungen für Fertigung, Einzelhandel und E-Commerce zu verbessern.

Entdecken Sie, wie die Bilderkennungstechnologie die visuellen Suchlösungen von NYRIS unterstützt und eine präzise Objektidentifizierung und industrielle Automatisierung ermöglicht. Erfahren Sie mehr über die Anwendungen in der Fertigung, im Einzelhandel und bei der KI-gesteuerten Generierung synthetischer Daten.

Erfahren Sie, wie Deep Learning die KI-Lösungen von NYRIS antreibt, die eine visuelle Suche im Sekundentakt, die Generierung synthetischer Daten und die industrielle Automatisierung ermöglichen. Entdecken Sie Anwendungen in der Fertigung, im E-Commerce und in der vorausschauenden Wartung.

Predictive Maintenance nutzt KI zur Vorhersage von Anlagenausfällen, um Ausfallzeiten und Kosten zu reduzieren. NYRIS integriert diese Technologie, um Fertigungs- und Industrieprozesse mit einer Genauigkeit von 99,7 % zu optimieren.

Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen, und unterstützt die KI-gesteuerte visuelle Suche von NYRIS, die Generierung synthetischer Daten und die industrielle Automatisierung mit einer Genauigkeit von 99,7 % bei 500 Millionen Produkten.

Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten zu interpretieren, und treibt die KI-gesteuerten Lösungen von NYRIS für die industrielle Automatisierung, die Bestandsverwaltung im Einzelhandel und die Produktfindung im E-Commerce mit einer Genauigkeit von 99,7 % an.

Entdecken Sie, wie die visuelle Suchtechnologie die Produkterkennung und industrielle Wartung revolutioniert. Erfahren Sie, wie die KI-gestützte visuelle Suchmaschine von NYRIS 500 Millionen Artikel in weniger als einer Sekunde verarbeitet und damit die Effizienz in den Bereichen Fertigung, Einzelhandel und E-Commerce steigert.