丽台AI解决方案统协助现有厂房AI化
工业4.0快速制造业发展，制程中各环节与云端、物联网(IoT)、感测、大数据分析等技术相互融合，造就制造智能化。丽台AI团队俱备丰富经验，协助您的系统学会收集大数据、分析信息并从经验中不断主动学习进而学会预测及避免可能的错误。 依统计数据，于实际产线测试达 90% 以上的辨识率，并将许多经验值的参数量化，系统导入一年内部门营业额平均提升约三倍。
常运用制程：
- 瑕疵检测分析
- 机台预警分析
- 各类仪表辨识
- 制程品管监控
透过丽台AI解决方案进行影像分析，提供更准确的医疗服务
MRI 、CT、X 光、OCT等各类影像或是影像纹理平行化计算，透过医学影像分析与丽台AI深度学习解决方案，强化影像分析效能，将本来较不明显的病变区块突显及强化，让病理师或医师了解可能病灶的位置或区块，提供更精准的医疗服务。 利用GPU平行演算特性，缩短算法计算时间，有利于进行高效能DNA比对及药物合成筛选。
常见应用：
- 仪器影像检测
- MRI 、CT、X 光、OCT等各类高速影像分析计算
- 影像纹理平行化计算
- 皮肤影像分析
- 生物基因
- 高效能DNA比对
- 药物合成筛选
透过丽台AI解决方案打造友善环境农业
透过辨识应用软硬件整合，依现场及客户需求客制化整合场域所需深度学习软件、传感器及计算硬件，达到常见害虫辨识、杂草辨识或农药残留检测，有效运用大数据，减少不必要的农药喷洒 ，打造友善环境农业。
常用领域
- 害虫辨识
- 杂草辨识
- 农药残留检测
更多领域
能源
金融
游戏开发
高等教育
工业
媒体和娱乐
医疗保健和生命科学
零售
智慧城市
超级计算
电信
运输
- cuDNN
- NVIDIA cuDNN 是一个为深层神经网络设计的 GPU 加速原式函式库，提供经过调校的例程建置方法，这些例程则常用于DNN 应用。包含Convolution、Pooling、Softmax、Sigmoid、ReLU或TANH等等。支持于现今大部分主流深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、MxNet、CNTK、PyTorch等等。
- NVLINK
- GPU 可以快速地处理大量数据，但效能的瓶颈时常出现在传输接口PCI-E的带宽。NVLINK即是 GPU 间更快速的互连技术，这项技术能让 GPU 和 CPU 彼此交换数据的速度提升5至12倍之多。
- NCCL
- 数据中心的GPU系统中通常存在1组以上GPU卡，为了让运算可以透过GPU发挥最大效能，透过NCCL技术可以驱动多组GPU同时进行运算，大幅缩短AI 研发的时间。
- TensorRT
- 高效能推理引擎，专门用于深度学习布署阶段。透过将模型转换成INT8或FP16进行快速运算，让开发人员专注于AI 精准度的开发，而非运算效能调校。
