Aprašymas:
Priklausomybės tyrimas leidžia identifikuoti veiksnius, kurie tarpusavyje yra priklausomi. Ši priklausomybė gali būti tiesinė arba netiesinė, teigiama arba neigiama. Tačiau priklausomybė neatskleidžia priežastingumo, t.y. kuris veiksnys x yra priežastis (nepriklausomas kintamasis), o kuris veiksnys z – pasekmė (priklausomas kintamasis). Priežastingumo tyrimuose yra svarbūs daugelio veiksnių (x ar y) įtakos tyrimai, konjunktūriniai tyrimai (x ir y), laiko faktorius ir įtakos abipusiškumo lygis. Tokio tyrimo pavyzdys – makroekonominių rodiklių ir akcijų indekso tarpusavio ryšio analizė. Pagrindiniai šios paslaugos užsakovai – įvairūs verslo subjektai, kuriems reikalinga identifikuoti priklausomybes ir priežastingumą priimant sprendimus, sudarant prognozes ar ekonominius vystymosi scenarijus.

Aprašymas:
Roboto NAO v5 pristatymas (paaiškinimas kaip valdomas, standartinių komandų demonstravimas, programinės įrangos demonstravimas)

Aprašymas:
Roboto programos sukūrimas programine įranga, veikimo demonstravimas ir valdymas.

Aprašymas:

Turimų robotų ir robotinių sistemų ir jų galimybių demonstravimas.

Aprašymas:

Pažangiųjų giliojo mokymosi architektūrų ir hibridinių modelių kūrimas sprendžiant sudėtingus vaizdų analizės ir apdorojimo uždavinius. Konsultavimas skaitinių vaizdų segmentavimo, klasifikavimo ir prognozių generavimo klausimais. Vaizdinių duomenų (įskaitant didžiuosius) automatizuotas apdorojimas pagal užsakovo poreikius (nuasmeninimas, sužymėjimas (angl. labelling), klasifikavimas ir pan.) Sprendimų priėmimo, grįstų vaizdų analizės rezultatais, sistemų kūrimas ir diegimas ir palaikymas pramonės, medicinos, energetikos, argo ir viešajame sektoriuje.

Taikymo sritys: Anomalijų aptikimas (pramonės, medicinos vaizdinėje medžiagoje), įvairūs diagnostikos uždaviniai, vaizdų klasifikavimo uždaviniai, savi-monitoruojančios (angl. self-monitoring) sistemos, išmaniosios asistavimo sistemos, objektų aptikimas ir sekimas realiuoju laiku; vaizdų/video analize grįsti prognozavimo uždaviniai,

Įranga: HPC infrastruktūra, visos Python platformos, MATLAB.

Aprašymas:

Gali būti spausdinami objektai iki 250x250x250 mm dydžio, naudojant įvairius šiuolaikiškus plastikus: ABS, PLA, Impact PLA , PET-G, PP (Polypropylene), FiberSilk, FiberWood , TPU.

Spausdinami modeliai turi būti pateikti STL formatu.