Kurzfassung Rezension14 März 2024
NILG.AI hat sich bei der Erfüllung der Aufgaben und der Einhaltung der vereinbarten Fristen weit über das übliche Maß hinaus engagiert. Das Team bewies eine bemerkenswerte Unabhängigkeit und benötigte nur wenig bis gar keine Anleitung durch den Kunden. Letztendlich war der Kunde mit dem Auftrag zufrieden.
Ein Medizintechnikunternehmen beauftragte NILG.AI mit der Entwicklung eines KI-Tools zur Bewertung von Bildqualitätsmängeln und zur Bereitstellung von Live-Feedback. NILG.AI entwickelte auch einen KI-Diagnosetest, der auf neuronalen Netzwerkarchitekturen basierte.
Rezensent(in) Geschäftsführer & CTO, DL Analytics
Ich bin der CEO und CTO von DL Analytics
Wir entwickeln KI-Diagnoseverfahren für das Gebärmutterhalskrebs-Screening, die auf einem Telefon laufen
Entwicklung eines KI-Tools zur Bewertung von Bildqualitätsmängeln und Bereitstellung von Live-Feedback für den Benutzer Erstellung eines Diagnosetests, der strenge vordefinierte Spezifikationen erfüllt
Die Preisgestaltung passt zu unserem Budget Großartige Kultur passt Gutes Preis-/Leistungsverhältnis Unternehmenswerte stimmen überein Sie verfügen über einzigartige Fachkenntnisse in diesem Bereich, die andere nicht haben Entwicklung eines KI-Tools, das das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von 7 häufigen Defekten auf Gebärmutterhalsbildern, die auf dem Videobild eines Telefons zu sehen sind, bewertet. Vergleich der Leistung eines diagnostischen KI-Klassifizierers, der auf verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen läuft, und Sicherstellung, dass die Leistung den definierten Spezifikationen entspricht. Wir kannten sie von früheren gemeinsamen Arbeiten Die Preisgestaltung passt zu unserem Budget Großartige Kultur Gutes Kosten-Nutzen-Verhältnis Übereinstimmende Unternehmenswerte Sie haben eine einzigartige Expertise in diesem Bereich, die andere nicht haben Entwicklung eines KI-Tools, das das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von 7 häufigen Defekten auf Gebärmutterhalsbildern, die auf dem Videobild eines Telefons zu sehen sind, bewertet. Vergleichen Sie die Leistung eines diagnostischen KI-Klassifikators, der auf verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen läuft, und stellen Sie sicher, dass die Leistung den vorgegebenen Spezifikationen entspricht.
Die Preisgestaltung passt zu unserem Budget Großartige Kultur passt Gutes Preis-/Leistungsverhältnis Unternehmenswerte stimmen überein Sie verfügen über einzigartige Fachkenntnisse in diesem Bereich, die andere nicht haben Entwicklung eines KI-Tools, das das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von 7 häufig vorkommenden Defekten auf Gebärmutterhalsbildern bewertet, die auf dem Videobild eines Telefons zu sehen sind. Vergleichen Sie die Leistung eines diagnostischen KI-Klassifikators, der auf verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen läuft, und stellen Sie sicher, dass die Leistung den vorgegebenen Spezifikationen entspricht.
Entwicklung eines KI-Tools, das das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von 7 häufigen Defekten auf Gebärmutterhalsbildern auf dem Videobild eines Telefons bewertet. Vergleichen Sie die Leistung eines diagnostischen KI-Klassifikators, der auf verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen läuft, und stellen Sie sicher, dass die Leistung den vorgegebenen Spezifikationen entspricht. 2-5 Mitarbeiter Entwicklung eines KI-Tools, das das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von 7 häufigen Defekten bei Gebärmutterhalsaufnahmen auf dem Videobild eines Telefons bewertet. Vergleichen Sie die Leistung eines diagnostischen KI-Klassifikators, der auf verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen läuft, und stellen Sie sicher, dass die Leistung den vorgegebenen Spezifikationen entspricht.
Entwicklung eines KI-Tools, das das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von 7 häufigen Defekten auf Gebärmutterhalsbildern auf dem Videobild eines Telefons bewertet. Vergleich der Leistung eines diagnostischen KI-Klassifikators, der auf verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen läuft, und Sicherstellung, dass die Leistung den vorgegebenen Spezifikationen entspricht. Mit dem Projekt wurden 2 Ziele verfolgt: Entwicklung eines KI-Tools, das das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von 7 häufigen Defekten bei Gebärmutterhalsaufnahmen auf dem Videobild eines Telefons bewertet. Vergleich der Leistung eines diagnostischen KI-Klassifikators, der auf verschiedenen neuronalen Netzwerkarchitekturen läuft, und Sicherstellung, dass die Leistung den vorgegebenen Spezifikationen entspricht.
ROC-Kurven für verschiedene zu erkennende Parameter Laufzeit auf verschiedenen Telefonmodellen ROC (AUC und Form) NPV PR AUC Würfelergebnis Entwicklung eines Werkzeugs zur Bewertung der Bildqualität: ROC-Kurven für verschiedene zu erkennende Parameter Laufzeit auf verschiedenen Telefonmodellen ROC (AUC und Form) NPV PR AUC Würfelergebnis Vergleich der Architekturen neuronaler Netze: ROC (AUC und Form) NPV PR AUC Würfelergebnis
Sie waren großartig. Sie haben hart gearbeitet, um die Dinge rechtzeitig zu erledigen. Sie haben mich nicht zu sehr um Hilfe gebeten und waren unabhängig.
Virtuelles Treffen
Wie wenig ich sie an Bord hatte
Nein