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Transformer la sécurité: Présentation de SENTRY
Les outils actuels ne permettent pas de surveiller les grands espaces ouverts face aux menaces aéroportées. SENTRY répond à ce défi en proposant une détection par IA en temps réel et non intrusive, protégeant ainsi les espaces publics et les infrastructures critiques contre les risques explosifs et chimiques.

À l'écoute des cétacés : comment l'IA fait progresser la surveillance acoustique passive

Faire tenir un réseau de neurones dans 128 Kio : quantification et IA embarquée sur Deepgreen

Upalgo Labeling by Ezako désormais disponible via Siemens

Ezako et XPERT : le deep learning pour toutes les plateformes sous-marines
Ezako et XPERT lancent un projet de développement pour adapter les réseaux de neurones à chaque plateforme sous-marine, du drone à l’hydrophone, et améliorer la détection en temps réel des anomalies sous-marines.

Upalgo Labeling rejoint l’Altair Partner Alliance
Altair distribue Upalgo Labeling au sein de l’Altair Partner Alliance : un outil d’annotation de séries temporelles et de données de capteurs, avec propagation des labels.

VASCREEN : détecter les substances dangereuses et illicites dans les bagages
Dans le cadre du programme SecurIT, Ezako et MION développent VASCREEN, une solution de détection des substances potentiellement dangereuses et illicites dans les bagages et les marchandises.

Que faire de vos séries temporelles ?
Ce que sont les séries temporelles, d’où elles viennent, comment le machine learning les exploite, et quel retour en attendre.

Ezako rejoint le programme Minc Scale
Ezako rejoint Minc Scale, un programme qui accompagne les entreprises en croissance à l’international, pour aborder le marché nordique.

Ezako rejoint NVIDIA Inception
Ezako rejoint NVIDIA Inception, le programme qui accompagne les startups de l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce que le MTBF, le temps moyen entre pannes ?
Le temps moyen entre pannes dit la fiabilité d’une machine : ce qu’il est, pourquoi il compte, comment le calculer et comment l’améliorer.