即用軟體 (win-x64)
數位化使聲音/圖像/視訊訓練樣本、地理連通性(Open Street Map)、氣象資訊等關鍵訊息廣泛向公眾開放。借助先進的仪器仪表，企業可以即時收集設備狀況等資訊。为了充分发挥数字化的优势并将信息转化为运营效益，我们的产品功能丰富，涵盖机队优化、分配优化、异常检测和数据分析。除了传统的机器学习之外，一些方案是將深度學習與優化相結合的混合算法
Embedded Files
彩色：控制預測路線。灰色：集合預測路線
船舶航線優化
IMO resolution A.528(13) (International Maritime Organization, 1983) 建議船舶利用氣象資訊規劃路線。此線軟體是一種數學演算法，其利用人工智慧氣象預測來減少燃料需求和二氧化碳排放。船舶營運商可以使用工程模型來分析性能並進行假設分析，而無需實際航行。軟體特色如下
利用氣象預測避開不利的風浪，尋找良好的燃油效率和排放航線
尋找惡劣天氣的替代路線並調整出發時間
考慮多方因素，例如因地緣政治的禁海區
DIMS 軟體
機隊優化
Demand Integrated Maintenance Scheduling (DIMS)
優化因運用需求而進行預防性維護的機隊規模。計算車輛備用率，如 'Transit Cooperative Research Program 109 - System-Specific Spare Bus Ratios Update'第40頁Suggestions for further research 所述
Assigning Systems On Round Trips (ASORT)
優化往返運輸的機隊規模，例如渡輪、长途客运等
Dynamic Shift Pattern Optimizer (DSPO)
https://en.wikipedia.org/wiki/Shift_plan 中列出了一些常用的輪班模式。如果所有班次的工作量相同，那麼它們就是高效率的。當不同班次的需求不同時，就會出現節省成本的機會，例如，白天和晚上到達 24 小時服務中心的客戶是不同的。DSPO 使用最小的員工規模計算針對動態需求和休息要求的高效輪班模式
受限聚類
分配優化
受限聚類
将点均匀分配给集群，并保证性能/相似性/距离等属性。應用如下
將位置分配給自治集群。在高效率的配送系統中，供應點需要靠近客戶。 模型限制需求點，使每個需求點距離供應點都在 x分鐘內。由此產生的群集可以被視為獨立運作的配送系統
將成員分配給團隊。為了促進小組工作，團隊不應由具有截然不同屬性的成員組成。也就是說， 模型將同一團隊中的成員限制在指定的鄰近閾值內
受限车辆路线
優化实际限制的车辆路线，例如具有禁区、时间窗口、休息等约束。 這對於多方面的路由至關重要。軟體能使用Open Street Map，並且顯示車輛視圖以便快速分析
最小顶点覆盖
優化覆蓋複雜網路所需的機隊規模。 簡單的例子是用監控攝影機覆蓋連接所有房間（節點）的所有走廊（邊緣）。對於複雜問題，例如分析地理區域的出行連通性，軟體能使用Open Street Map根據出行時間/距離閾值創建所需的網絡
聲譜圖
數據分析
異常聲音偵測
使用一類支援向量機，只需要正常聲音進行訓練
公平迴歸/分類建模
使用代表性採樣和核支援向量機來減少類別不平衡和偏差
可解釋的建模
使用分位數迴歸和支援向量建二次展開的模型。模型可解釋、更準確，且只需要數百個數據點
視覺化類神經網
混合全局優化於深度學習
圖像異常偵測與分類
使用核支援向量機以提升準確性。在檢測患病植物的場景中，從過去的案例來看，每類大約數百張圖像就足以獲得良好的準確性
圖像迴歸分析
使用圖像建立迴歸模型，用於估計食物數量、X-ray年齡等應用。對於X-ray年齡估計，性別、體重等因素確實重要，應與原始影像結合。由於性別只是單一資料欄位，與高維度資料影像的合併必須仔細處理。對於高維度低樣本量數據，眾所周知，支持向量機會受到data piling影響，導致泛化性降低。這意味著需要新的方法
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