Zlecenie 7395800 - Opracowanie innowacyjnej technologii opartej o deep learning...

   
Analizuj Zamówienie 7395800 (zakończone)
źródło Internet
data publikacji 2020-03-20
przedmiot zlecenia
Opracowanie innowacyjnej technologii opartej o deep learning pozwalającej na automatyzację procesu kreowania treści audiowizual
nych

W ramach realizowanego Projektu, Zamawiający zleci wyłonionemu Wykonawcy wykonanie prac polegających na opracowaniu innowacyjnej technologii opartej o deep learning pozwalająca na automatyzację procesu kreowania treści audiowizualnych. Obecnie grafik poświęca około 60% czasu swojej pracy, aby przeanalizować dostępne treści wizualne i szuka odpowiednich projektów materiałów, aby stworzyć daną grafikę dla klientów. Poprzez wykorzystanie technologii algorytm oparty na maszynowe uczenie po otrzymaniu odpowiednich parametrów będzie szukała w bazach zdjęć, czy filmów. Innowacyjny algorytm dokona preselekcji materiałów graficznych i na tej podstawie dostarczy zespołowi grafików. Powstała innowacyjna technologia pozwoli na efektywniejsze wykorzystanie czasu pracy grafików i zmniejszy ich nakłady pracy niezbędne do odnalezienia grafik odpowiadających klientowi. Automatyzacja pozwoli na trafniejsze dopasowanie treści audiowizualnych i pozwoli na zwiększenie ilości przyjętych klientów co, jednocześnie pozwoli zwiększyć przychody organizacji. Cel zamówienia Celem zamówienia jest wybór jednostki naukowej, której zlecone zostanie wykonanie usługi w ramach poddziałania 2.3.2 Bony na innowacje dla MŚP, polegającej na opracowaniu innowacyjnej technologii opartej o deep learning pozwalającej na automatyzację procesu kreowania treści audiowizualnych. Przedmiot zamówienia W ramach realizowanego Projektu, Zamawiający zleci wyłonionemu Wykonawcy wykonanie prac polegających na opracowaniu innowacyjnej technologii opartej o deep learning pozwalająca na automatyzację procesu kreowania treści audiowizualnych. Obecnie grafik poświęca około 60% czasu swojej pracy, aby przeanalizować dostępne treści wizualne i szuka odpowiednich projektów materiałów, aby stworzyć daną grafikę dla klientów. Poprzez wykorzystanie technologii algorytm oparty na maszynowe uczenie po otrzymaniu odpowiednich parametrów będzie szukała w bazach zdjęć, czy filmów. Innowacyjny algorytm dokona preselekcji materiałów graficznych i na tej podstawie dostarczy zespołowi grafików. Powstała innowacyjna technologia pozwoli na efektywniejsze wykorzystanie czasu pracy grafików i zmniejszy ich nakłady pracy niezbędne do odnalezienia grafik odpowiadających klientowi. Automatyzacja pozwoli na trafniejsze dopasowanie treści audiowizualnych i pozwoli na zwiększenie ilości przyjętych klientów co, jednocześnie pozwoli zwiększyć przychody organizacji.
Zakres projektu obejmuje szereg prac o charakterze badawczo-rozwojowym, które zostaną zlecone jednostce naukowej, w tym:

1. Analiza technologiczna konwersji obrazu dostępnych metod oraz opracowanie sposobu przytrzymywania dużych zbiorów informacji
2. Opracowanie zestawów cech niezbędnych do klasyfikacji danych
3. Opracowanie algorytmu klasyfikatora i modelu predykcyjnego
4. Integracja algorytmów ze zbiorem danych. Proces uczenia się i testów systemowych
5. Testy UAT i testy na użytkownikach końcowych.
6. Wprowadzenie poprawek oraz optymalizacji algorytmu.

Obligatoryjnym elementem przedmiotu zamówienia jest włączenie użytkowników końcowych w proces tworzenia nowego lub znacząco ulepszonego produktu (wyrobu, usługi) projektu wzorniczego lub technologii - proponowany opis włączenia należy wskazać w składanej ofercie.
W celu realizacji zlecenia proponowany zakres zadań i ich liczba może zostać zmieniona w uzasadnionych przypadkach przez oferenta.
Zgodnie z załączonym formularzem ofertowym, w składanej ofercie należy przedstawić szczegółową specyfikację kosztów oraz uzasadnienie ich wysokości.
branża Laboratoria
podbranża usługi laboratoryjne
kody CPV 73100000
forma zapytanie ofertowe
typ zlecenia usługi, wykonanie
kraj realizacji Polska
województwo realizacji Lubelskie
kraj organizatora Polska
województwo organizatora Lubelskie

Zamieszczone dane to tylko fragment informacji – aby uzyskać dostęp aktywuj darmowy test lub zaloguj się