顯示第 1 至 12 項結果,共 37 項

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Automagica

Automagica是一種開源的「智慧型RPA(SRPA)」系統,機器人以Python為基礎驅動,並整合人工智慧,藉由AI來協助機器人增加自動化作業準確性與效率。
Automagica SRPA除了提供瀏覽器、Office、電子郵件、OCR、自然語言處理等自動化運作方式外,也藉由與AI整合的自動學習機制來逐漸提升RPA流程正確性及效率。

*本開源產品所採用的授權條款為GNU Affero General Public License

Robocorp

Robocorp為一套開源免費授權的RPA平台,提供業界常用的API函式庫,提供RPA開發人員整合企業級API,符合企業和雲端環境的RPA運作需求。
Robocorp主打雲端API的整合(如Google、AWS),藉由整合雲端API來執行雲端平台伺服器、雲端應用程式,來減少部署雲端應用程式與伺服器的時間與流程。

*本開源產品所採用的授權條款為Apache 2.0

Taskt

Taskt為一套以C# .NET為基礎的開源免費RPA系統,並提供視覺化介面,讓用者在設計RPA機器人的過程中,減少編碼時間與繁瑣流程。
可支援包含Excel自動化填表、Chrome的Selenium自動化套件、OneNote的OCR自動光學字元辨識功能。

*本開源產品所採用的授權條款為Apache 2.0

TagUI

TagUI由新加坡工程師Ken Soh開發,並由AI Singapore團隊維護,提供Low-code的RPA機器人部署方法,減少使用者入門門檻,並藉由機器人自動執行瀏覽器、Office、人事系統、倉儲系統等操作程序;另外TagUI可結合Python,以機器學習來強化機器人運作效率。

*本開源產品所採用的授權條款為Apache 2.0

Open RPA

Open RPA為一套具有圖形設計介面RPA機器人編輯系統,可用拖曳元件的方式來編排機器人運作流程;
Open RPA支援Windows桌面自動化作業、SAP ERP系統自動化作業、OCR自動光學字元辨識、瀏覽器腳本自動化(IE、Chrome、Firefox)等功能,並可搭配同一開發者的產品Open Flow,集中指揮管理Open RPA的多部機器人,以及設定多部機器人的工作排程。

*本開源產品所採用的授權條款為Mozilla MPL 2.0

Zetta.js

Zetta是一個基於Node.js,REST,WebSocket以響應式程式設計構建的面向伺服器的開源IoT平臺。 結合了REST API,WebSockets和反應式程式設計。 它可以在單板電腦,個人電腦或雲上執行,並且能夠分散式網路。 還可以將資料傳輸到分析平臺。

*本開源產品所採用的授權條款為MIT

Apache SystemML

SystemML是由IBM創建的機器學習技術,是Apache中的重要項目之一,它是一個靈活、可擴展的機器學習系統。SystemML的重要特點如下:
1.使用類R和類Python語言定製算法。
2.有多種執行模式,包括Spark MLContext、Spark Batch、Hadoop Batch、Standalone和JMLC(Java機器學習連接器)。
3.基於數據和聚類特性的自動優化,保證了算法的高效率和可擴展性。
4.將SystemML視為機器學習的結構化查詢語言SQL。SystemML的最新版本(1.0.0)支持:Java 8+、Scala 2.11+、Python 2.7/3.5+、Hadoop 2.6+以及Spark 2.1+。
5.可在Apache Spark上運行,在Apache Spark上,SystemML通過逐行查看代碼,確保代碼是否能夠在Apache Spark聚類上運行。

*本開源產品所採用的授權條款為Apache 2.0

TensorFlow

Tensorflow由Google Brian 所發起。Googl於2015年11月以開源的方式釋出,為目前重要的AI深度學習框架之一,它支援高擁有不同的深度學習演算法,並已應用於各大企業服務上,TensorFlow使用數據流圖進行數值計算。
TensorFlow提供了多種API。第一種級別的AP TensorFlow Core提供了完整的程式撰寫控制。進階級API就像tf.estimator,可以幫助您管理數據集、評估器、訓練和推理。特色如下
1.提供Python API
2.可移植性,一般電腦、伺服器或行動設備上都可使用相同的API將計算部署到一個或多個cpu或gpu上
3.靈活性,支援樹莓派、Android、Windows、iOS、Linux到伺服器機房

*本開源產品所採用的授權條款為Apache 2.0

Neuroph

Neuroph可用於在Java語言]中創建和訓練神經網絡,它提供了Java類庫以及用於創建和訓練神經網絡的GUI工具easyNeurons,是一個輕量級的Java神經網絡框架,可用於開發常見的神經網絡架構。目前,已經在Apache 2.0作為開源發布。
Neuroph的核心類與人工神經元、神經元層、神經元連接、權重、傳遞函數、輸入函數和學習規則等基本神經網絡概念對應。Neuroph支持常見的神經網絡體系結構,例如具有反向傳播,Kohonen和Hopfield網絡的多層感知器。Neuroph同時也支持圖像識別。

*本開源產品所採用的授權條款為Apache 2.0

Torch

Torch是一個開源的機器學習庫, 一個科學的計算框架,以及基於Lua程式語言的腳本語言。它提供了多種用於深度學習的算法,舉例如下
1.可使用 LuaJIT編寫簡單的C擴展。
2.提供線性代數程序
3.提供神經網絡和基於能量的模型
4.可嵌入,帶有 iOS 和 Android 的後台埠

*本開源產品所採用的授權條款為BSD-3-Clause

Apache Mahout

Apache Mahout是一個分布式線性代數框架,提供了一些常用的機器學習算法。
1.Taste CF.Taste 是 Sean Owen 在 SourceForge 上發起的一個針對協同過濾(CF)的開源項目,並在 2008 年被贈予 Mahout。
2.支持 Map-Reduce 的集群實現包括 :k-Means、模糊 k-Means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift算法等。
3.分布式樸素貝葉斯和互補樸素貝葉斯的分類實現。
4.用於進化編程的分布式適應度函數。

*本開源產品所採用的授權條款為Apache 2.0

Caffe

1.Expressive架構鼓勵實用和創新。用配置定義的模型和優化,而不需要硬編碼。通過設置單個標誌在GPU機器上進行訓練,然後部署聚類或移動設備,實現CPU和GPU之間的切換。
2.可擴展代碼更有助於開發。在Caffe開發好的的第一年,就有1,000多個開發者分享了出去,對其做了重大貢獻。
3.Caffe的高速使理論實驗和實際應用得到了完美的結合。Caffe使用單個NVIDIA K40 GPU每天可處理超過6000萬張圖像。
4.社區:Caffe已經為視覺、語音和多媒體領域的學術研究項目,啟動原型,甚至大規模工業應用提供支持。

*本開源產品所採用的授權條款為BSD-2-Clause