AutoML平台概述

直观的用户体验: 简单易用的用户界面(UI)，无需编程。

边缘部署: 可将模型转换为C语言，直接编译和部署到传感器和控制器等边缘设备，以便发挥人工智能的力量将降低数据生成位置的延迟，增强数据安全性，并提升实时决策能力。

边缘优化: 适用于Arm® Cortex®-M0至M4等级的MCU以及其他受限环境。

传感器数据: 可接收来自多个流（传感器融合）的数据，并且对传感器无特殊限制。

ML方法: AutoML支持广泛的ML模型，允许用户比较多种算法结果：回归器、决策树和神经网络等。

特征提取: 自动提取特征，通过分析数据来生成和权重特征以获得最佳性能。

数据: 可视化、标记并将收集或上传的数据分门别类，以方便用户了解模式和问题。

报告: 提供模型性能摘要、可视化信息和建议。

支持的传感器

机器学习咨询

您是否希望利用好ML的力量，以尽可能挖掘数据价值？Qeexo可提供全方位的专家级ML咨询，指导您迈入ML之旅。我们的ML咨询团队由经验丰富的数据科学家、工程师和ML专家组成，他们对各行业和ML技术都有着深刻的了解。我们会与您密切合作，为您量身打造与您的业务目标相一致的ML战略，并助您充分发挥数据资产的潜力。

Qeexo ML咨询服务概述:

综合方法: 对于ML咨询，我们采取综合方法全面考量，不仅考虑技术方面，还兼顾更广泛的业务背景。我们的ML工程师会与您的团队密切合作，了解您的个性化挑战、目标和数据生态系统。

定制化解决方案: 我们坚信量身定制的解决方案才最为适宜。我们会分析您的数据，找出ML应用的机会，并创建定制化解决方案，提供可行洞见、优化流程并提高效率。

端到端专业支持 + AutoML: 从数据收集和预处理到模型开发、部署和持续维护，我们的ML咨询团队会在整个ML生命周期中提供全方位支持。我们提供专业知识和Qeexo AutoML力量，确保您的ML模型准确、可靠、可扩展并取得实质性成果。

基础设施优化: ML的成功往往依赖于强大且可扩展的基础设施。我们的顾问会评估您的现有基础设施，并针对性提出优化ML环境的建议。无论是在边缘设备上部署ML模型、利用云平台还是优化计算资源，我们将帮助您构建可扩展和高效的基础设施。

Qeexo AutoML培训与知识传承: 我们将尽心为您的团队传授ML知识和技能。我们的ML咨询项目包括培训和知识传承活动，能让您的团队掌握使用Qeexo AutoML独立维护和优化ML模型的专业知识。

持续创新: 作为为边缘设备提供AutoML的先驱者，我们高度关注ML的最新进展。我们的ML咨询团队会深入研究最新的研究成果、方法论和最佳实践，并将这些专业知识带给您的组织，确保您的ML项目也能充分利用这些创新技术，持续保持创新和竞争力。

AutoML应用

工业 & 制造业:

- 基于条件的监测(CbM)：及早检测设备退化迹象，优化资产利用率，预测维护需求，最小化停机时间，并降低维护成本。
- 异常检测：识别异常模式或故障特征，触发警报并提醒采取纠正措施。
- 运营效率 & 质量控制：优化生产工作流程，减少缺陷，优化资源分配，基于数据做出决策，提升产品质量和产量。

交通运输 & 汽车:

- 智能交通系统：利用传感器、车辆和基础设施的数据，优化交通管理，提升安全性。增强车辆性能。
- 车队管理：实现高效的资源分配、预测性维护安排、燃油效率优化和有效的路线规划。
- 驾驶员辅助和安全系统：快速设计并部署模型，以便检测和响应各种驾驶情境。

智慧楼宇:

- 智能建筑自动化：通过利用传感器、机械系统、天气预报和居用情况的数据，优化建筑自动化系统，实现对照明、暖通空调和能源管理系统的预测性控制。
- 预测性维护与故障检测：通过自动分析传感器数据和历史模型，检测建筑系统中的异常和潜在故障。识别与正常运行条件的偏差，并生成警报以实现预防性维护。
- 以住户为中心进行优化：分析居用情况和环境传感器的数据，优化照明、温度和空气质量以营造个性化的舒适空间。

能源 & 发电:

- 能源发电与输配：优化能源发电计划，预测需求波动，并实现高效的电网管理。
- 电力设备的预测性维护：及早检测设备退化迹象，识别潜在故障，并生成警报以便及时维护，从而最大限度缩短计划外停机时间。
- 可再生能源预测与整合：准确预测可再生能源的量，促进电网的高效管理以更好地利用可再生资源，并将间歇性能源顺利整合到电力系统中。