Gefahrstoffmanagement optimieren
Sicherheitsdatenblätter enthalten wichtige Informationen zur sicheren Handhabung, Lagerung und Entsorgung von Gefahrstoffen. Dies schützt die Mitarbeiter vor Exposition gegenüber gefährlichen Chemikalien und den damit verbundenen Risiken für Gesundheit und Sicherheit.
Mit SdbHub geben wir Ihnen eine Lösung, die alle relevanten Informationen aus einem Sicherheitsdatenblatt extrahiert, die Daten mit vorhandenen Versionen vergleich, Phrasenempfehlungen generiert und die Daten für das interne Gefahrstoffmanagement bereitstellt.
Produktstammdaten ergänzen
In der heutigen digitalen Ära ist der Erfolg eines Unternehmens stark von der Qualität seiner Produktstammdaten abhängig. Die korrekten und umfassenden Informationen über Produkte sind entscheidend, um Kunden anzulocken und den Verkauf anzukurbeln.
Doch wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Produktstammdaten auf dem neuesten Stand sind und die Bedürfnisse ihrer Kunden erfüllen? Die Antwort liegt in der Nutzung von vorhanden internen und externen Daten sowi Lösungen wie SdbHub, SonarBox und D2AE.
Effektiv Daten organisieren
In der heutigen Geschäftswelt sind Daten zu einem wertvollen Gut geworden. Unternehmen sammeln und speichern Unmengen an Informationen, sei es in Form von Textdokumenten, Tabellen oder anderen Dateitypen. Doch wie können Unternehmen diese Daten effektiv nutzen? Hier kommt D2AE ins Spiel.
D2AE steht für "Dokumente, Daten, Analysen und Extraktion" und bietet Unternehmen eine bahnbrechende Möglichkeit, ihre Dokumente inhaltlich zu analysieren, Daten zu extrahieren, miteinander zu verknüpfen und sie für die gesamte Organisation zugänglich zu machen. Dieser Ansatz revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Informationen umgehen.
Eingangsdokumente automatisiert klassifizieren
Dokumentklassifikation ist der Prozess, bei dem Textdokumente automatisch in vordefinierte Kategorien oder Klassen eingeordnet werden. Dies geschieht auf Grundlage des Inhalts und der Merkmale des Textes.Mit Datalyxt D2AE sind Sie in der Lage alle eingehenden Dokumente automatisiert zu klassifizieren. Denn: Automatisierung beschleunigt den Prozess erheblich, KI-Modelle können Muster und Zusammenhänge erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen und die Technologie kann auf große Datenmengen angewendet werden.
Semantische Publikationssuche mit Explainable AI (XAI)
Die Suche nach wissenschaftlichen Publikationen ist von zentraler Bedeutung für Forschende im täglichen Arbeitsablauf. Allerdings ist es oft zeitaufwändig, relevante Publikationen zu finden und Inspiration für angrenzende Forschungsfelder zu erhalten.
Eine vielversprechende Möglichkeit, diese Herausforderungen nachhaltig zu bewältigen und die Effizienz der Suche zu steigern, liegt in der Anwendung semantischer Verfahren. Durch den Einsatz von semantischer Suche und semantischer Analyse können wir die Qualität unserer Suchergebnisse erheblich verbessern. Dies ermöglicht es uns nicht nur, relevante Publikationen schneller zu finden, sondern auch verwandte Forschungsbereiche zu erkennen, die unser eigenes Forschungsvorhaben bereichern könnten.
Gastronomiedaten auswerten und bereitstellen
Speisekarten sind das Herzstück eines jeden Restaurants. Sie sind jedoch weit mehr als nur gedruckte Worte auf Papier oder digitalen Bildschirmen. In ihnen steckt eine Fülle von Informationen, die über die bloße Auflistung von Gerichten und Preisen hinausgehen. Speisekarten können saisonale Änderungen, besondere Angebote, Diätpräferenzen und kulinarische Trends widerspiegeln.
Mit Hilfe von KI analysieren wir Speisekarten automatisch und die relevanten Daten extrahiert werden. Dies umfasst nicht nur die Texterkennung, um Gerichte und Preise zu identifizieren, sondern auch die semantische Analyse, um weitere Informationen wie Zutaten, Allergene und Zubereitungsmethoden zu erfassen.
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