home_ico
Локальное хранилище данных
на твердотельных накопителях Intel®, имеющих емкость до 1,92 ТБ.
proc_ico
Центральные процессоры
Intel® Xeon® Scalable
содержат до 96 виртуальных процессоров и до 512 ГБ оперативной памяти.
eye_ico
Бесплатное
тестирование
от двух дней до недели
в зависимости от конфигурации
circle_ok_ico
100% производительности
закрепляем физические ядра процессора и графические адаптеры за 1 клиентом.

Наши проекты

Несмотря на то, что наша компания достаточно молодая, в ней работают специалисты со стажем работы в области искусственного интеллекта (ИИ) порядка 7 лет, а также имеющие научные степени и научные публикации, некоторые из которых показаны в данном разделе. Мы выполняем любые работы, связанные с ИИ и аналитикой данных, в частности, в таких областях, как NLP, Computer Vision, Data Analysis, Probabilistyc Modeling, Reinforcement Learning, Genetic Algorithms и другие. Специалистами нашей компании в процессе решения некоторых практических задач были разработаны собственные полностью оригинальные структуры нейросетей, в том числе с нейлинейными элементами (нейлинейные функции активации здесь не считаются), а также их комбинации с другими методами ИИ, например такими, как градиентный бустинг или машины опорных векторов. Примеры некоторых наших работ показаны ниже.

Sky segmentation with non-linear neural networks
Прецизионная сегментация

При выполнении данного проекта были разработаны уникальные структуры нейросетей, содержащие не только комбинации различных известных структур и блоков вроде ResNet34, EfficientNet (BiLSTM модуль), но и ряд полностью оригинальных слоев и блоков, включая нелинейные модули (не функции активации!). Кроме того, в задаче была применена композитная метрика, включающая нелинейную кастомную часть. В настоящее время осуществляется публикация статей на основании созданного решения, а также патентование некоторых нейросетевых конструкций.

Заказать решение
Disparity map from Elise-3D
Создание карты глубины

Демонстрация созданной карты глубины для системы компьютерного зрения на базе модуля Elise-3D, любезно предоставленном ЗАО НПЦ "Элвис" для создания нашего автономного мобильного робота-поисковика с использованием отечественной элементной базы

Заказать решение
Handwritten text detection
Сегментация текста

Демонстрация модуля сегментации рукописного текста (входит в состав разрабатываемой в компании системы полной оцифровки сканированных документов, содержащих как печатный, так и рукописный текст), созданный с использованием только средств языка Python, в частности вложенных рекурсивных функций, и функций библиотеки OpenCV. Нейросети для сегментации текста, а также библиотеки наподобие Tesseract-OCR и MSER не использовались. При реализации модуля было создано практически полностью оригинальное решение, которое помимо достаточно высокого качества сегментации, при том, что совершенно точно определяются и строки, и последовательность слов в этих строках, обладает также отличной скоростью обработки скана, в отличие от многих прочих систем, использующих для этой цели многоуровневую нейросетевую обработку.

Заказать решение
Face detection, head pose, emotions, sex and age recognition example
Распознавание лиц

Здесь представлена созданная в компании система компьютерного зрения для определения на видео с камеры в режиме онлайн лица человека, положения головы, возраста, пола и эмоций. Сама программная ИИ-система была развернута на одноплатном компьютере Raspberry Pi 4 в совокупности с нейроускорителем, видеопоток HD-качества.

Заказать решение
3D Human Pose recognition example
Распознавание позы

Пример нейросетвого модуля для определения положения человека в режиме онлайн в видеопотоке. В качестве примера был выбран ролик из сети интернет. Инференс нейросети осуществлялся на встраиваемой системе, содержащей Raspberry Pi - подобный компьютер и нейроускоритель.

Заказать решение
Image Segmentation neural network example
Семантическая сегментация

Семантическая сегментация различных объектов с использованием кастомизированной нейросети на базе архитектуры UNet.

Заказать решение
Robot riding and object detection and recognition example with Jetson Xavier NX
Распознавание объектов

Здесь показан прототип разрабатываемого в компании малого автономного робота-поисковика на гусеничном ходу. В частности, демонстрируется система управления роботом в процессе поиска целевых объектов в окружающем пространстве, а также действия при их обнаружении (случаи избегания опасных объектов не показаны). В качестве системы компьютерного зрения используется FullHD-видеокамера, а также лазерный лидар. В качестве блока управления и обработки информации используется модуль Nvidia Xavier NX.

Заказать решение
Object detection example on Raspberry PI 3B+ and Intel Neural Compute Stick 2
Распознавание объектов

Реализация классической системы компьютерного зрения в задаче Object Detection на базе встраиваемой системы, состоящей из Мини-ПК Raspberry Pi 3B+ и нейроускорителя Intel NCS2.

Заказать решение
Object detection example on Raspberry PI 3B+ and Intel Neural Compute Stick 2
Распознавание объектов

Еще один пример реализации Object Detection - системы на базе Raspberry Pi 3B + Intel NCS2. В данном видео показан случай распознавания объектов на экранах различных устройств.

Заказать решение

Наши отзывы

Евгений ФроловОснователь стартапа

Очень профессиональные ребята, сделали качественное решение "под ключ" для нашего бизнеса

Антон СеменовРуководитель IT-компании

Представители компании "Алгеасофт" помогли подобрать оптимальную платформу для развертывания моего веб-бизнеса и внедрить его в продакшн

Сергей НазаренкоДиректор компании-системного интегратора

Помогли сформировать качественное ТЗ для нашей задачи и реализовать его с помощью ИИ и облачных технологий в достаточно короткие сроки

Наши партнеры

Amazon
Nvidia
Yandex
Alfa
Bitrix
Qiwi
Нужна консультация?
Подробно расскажем о наших услугах, видах работ и типовых проектах, рассчитаем стоимость и подготовим индивидуальное предложение! Связаться с нами



Заказать обратный звонок
Мы свяжемся с Вами в рабочее время.
Введите корректные данные!
Запрос цены на конфигурацию:
Мы свяжемся с Вами в рабочее время.
Период:
Введите корректные данные!
Спасибо!Ваше сообщение успешно отправлено!
Что-то пошло не так!Пожалуйста, попробуйте еще раз!
Поддержка в Telegram