За допомогою Azure Stack Edge термінал може запускати моделі комп’ютерного зору для відстеження розміщення контейнерів. Також використовується машинне навчання Azure для навчання і перенавчання моделей комп’ютерного зору і підтримки сховища історичних даних для майбутньої аналітики
«Неймовірний» кластер графічних процесорів дозволяє розробляти штучний інтелект для автопілота і повністю автономного водіння
Автономна система використовує високопродуктивну обчислювальну платформу штучного інтелекту для маршрутів доставки на короткі відстані
Додаток перетворює плоскі зображення на реалістичні 3D-моделі, які можна візуалізувати і змінювати у віртуальних середовищах. Це допоможе архітекторам, а також розробникам ігор і дизайнерам легко додавати нові об’єкти в свої макети
Використовуючи Trifacta у якості ключового компонента, KLG оптимізувала процес аналітики і тепер приймає необроблені потоки даних безпосередньо у Amazon S3, швидко обробляє їх у Trifacta, а потім заповнює Tableau чистими структурованими даними
На відміну від центральних процесорів, які одночасно виконують кілька обчислювальних задач, графічний процесор NVIDIA призначений для одночасної роботи з тисячами обчислювальних задач. Саме він дозволив прискорити навчання і розгортання автономних транспортних засобів WEPod
Організація створила «віртуальне робоче місце» за допомогою VMware Workspace ONE – уніфікованої платформи, яка об’єднала VMware vSphere для віртуалізації у центрах обробки даних з VMware Horizon Enterprise, VMware App Volumes і VMware User Environment Manager для надання віртуальних додатків і робочих столів
Рішення від Wipro допомогло ефективніше контролювати систему управління виробництвом і оптимізувати загальні витрати на SCM
Рішення допомагають усім відділам, представництвам і заводам компанії безперешкодно взаємодіяти онлайн із максимальним візуальним залученням у поточні процеси
Vantage застосувала аналітичну платформу Alteryx для створення симуляцій лікарень і відділень інтенсивної терапії у США з розподілом по округах, щоб медичні установи розуміли, як ефективно розподіляти ресурси під час пандемії