Robotisation of text-based business processes using artificial intelligence and deep neural networks (Q77723): Difference between revisions

From EU Knowledge Graph
Jump to navigation Jump to search
(‎Changed an Item: Import item from Poland)
(‎Changed label, description and/or aliases in fr, it, et, sk, cs, lt, bg, es, hr, sl, el, mt, and other parts)
label / frlabel / fr
Robotisation des processus métier textuels à l’aide de l’intelligence artificielle et des réseaux neuronaux profonds
Robotisation des processus métier basés sur le texte à l’aide de l’intelligence artificielle et des réseaux neuronaux profonds
label / itlabel / it
Robotizzazione di processi aziendali basati sul testo utilizzando intelligenza artificiale e reti neurali profonde
Robotizzazione dei processi aziendali basati sul testo utilizzando l'intelligenza artificiale e le reti neurali profonde
label / eslabel / es
Robotización de procesos empresariales basados en textos utilizando inteligencia artificial y redes neuronales profundas
Robotización de procesos de negocio basados en texto utilizando inteligencia artificial y redes neuronales profundas
label / etlabel / et
Tekstipõhiste äriprotsesside robotiseerimine tehisintellekti ja süvanärvivõrkude abil
Tekstipõhiste äriprotsesside robotiseerimine tehisintellekti ja sügavate närvivõrkude abil
label / ltlabel / lt
Tekstinių verslo procesų robotizavimas naudojant dirbtinį intelektą ir giluminius neuroninius tinklus
Tekstinių verslo procesų robotizavimas naudojant dirbtinį intelektą ir giliuosius neuroninius tinklus
label / hrlabel / hr
Robotizacija poslovnih procesa koji se temelje na tekstu upotrebom umjetne inteligencije i dubokih neuronskih mreža
Robotizacija tekstualnih poslovnih procesa pomoću umjetne inteligencije i dubokih neuronskih mreža
label / ellabel / el
Ρομποτοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών που βασίζονται σε κείμενο με χρήση τεχνητής νοημοσύνης και βαθιά νευρωνικά δίκτυα
Ρομποτοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών που βασίζονται σε κείμενο με χρήση τεχνητής νοημοσύνης και βαθιά νευρωνικών δικτύων
label / sklabel / sk
Robotizácia textových obchodných procesov s využitím umelej inteligencie a hlbokých neurónových sietí
Robotizácia textových obchodných procesov využívajúcich umelú inteligenciu a hlboké neurónové siete
label / cslabel / cs
Robotizace textových obchodních procesů pomocí umělé inteligence a hlubokých neuronových sítí
Robotizace podnikových procesů založených na textech pomocí umělé inteligence a hlubokých neuronových sítí
label / sllabel / sl
Robotizacija tekstovnih poslovnih procesov z uporabo umetne inteligence in globokih nevronskih mrež
Robotizacija besedilnih poslovnih procesov z uporabo umetne inteligence in globokih nevronskih omrežij
label / bglabel / bg
Роботизация на текстови бизнес процеси с използване на изкуствен интелект и дълбоки невронни мрежи
Роботизация на текстови бизнес процеси с помощта на изкуствен интелект и дълбоки невронни мрежи
label / mtlabel / mt
Robotizzazzjoni ta’ proċessi kummerċjali bbażati fuq test bl-użu ta’ intelliġenza artifiċjali u netwerks newrali profondi
Robotizzazzjoni ta’ proċessi tan-negozju bbażati fuq it-test bl-użu tal-intelliġenza artifiċjali u netwerks newrali profondi
Property / summaryProperty / summary
Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). L’objectif du projet de recherche sera de créer une solution pour l’automatisation des processus commerciaux basés sur des données non structurées. La solution Applica ciblera principalement les grandes entreprises qui mettent en œuvre des processus commerciaux basés sur ce type de données. Le concept de la solution permet de l’appliquer dans n’importe quel domaine thématique, y compris dans les processus où un niveau de précision est requis lors du traitement des données à un niveau proche de 100 %. Le concept du projet implique la réalisation de travaux de recherche visant à mettre en place des réseaux neuronaux profonds pour la solution. Ce sera l’une des premières tentatives de mettre en œuvre des réseaux neuronaux aussi profonds pour traiter le langage naturel à des fins commerciales. Cela permettra d’obtenir des fonctionnalités uniques en termes de qualité et de précision de l’analyse du texte traité et d’efficacité de la préparation de ces analyses. Le projet prévoit des travaux de recherche sur l’adaptation de l’architecture des réseaux neuronaux profonds au traitement du langage naturel, des outils d’obtention et de préparation des données pour l’apprentissage automatique, la préparation de modèles de classificateurs de contenu, des extracteurs d’informations et de l’architecture de l’environnement pour le streaming de grands volumes de données (grandes données) et la combinaison de ces éléments à l’aide d’un mécanisme de retour d’informations permettant la correction automatique de la solution et l’apprentissage continu des modèles. L’objectif du projet sera atteint par la mise en œuvre de 4 activités de recherche: 1 (BP) Acquisition de données 2. (BP) Traitement des données 3. (BP) l’équipement? (French)
Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Objet de l’aide publique: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur dans l’application des articles 107 et 108 du traité C’est tout. UE L 187/1 du 26.6.2014). L’objectif du projet de recherche sera de créer une solution pour automatiser les processus métier à partir de données non structurées. La solution Applica s’adressera principalement aux grandes entreprises, réalisant des processus métier basés sur ce type de données. Le concept de la solution permet de l’appliquer dans n’importe quel domaine thématique, y compris dans les processus où un niveau de précision est requis lors du traitement des données à un niveau proche de 100 %. Le concept du projet suppose la mise en œuvre de travaux de recherche visant à mettre en place des réseaux neuronaux profonds pour les besoins de la solution. Ce sera l’une des premières tentatives pour mettre en œuvre des réseaux neuronaux profonds pour traiter le langage naturel pour les besoins des entreprises. Cela permettra de réaliser des fonctionnalités uniques en termes de qualité et d’exactitude de l’analyse du texte traité et de l’efficacité de la préparation de telles analyses. Le projet comprend des travaux de recherche sur l’adaptation de l’architecture des réseaux neuronaux profonds au traitement du langage naturel, sur les outils d’obtention et de préparation de données pour l’apprentissage automatique, la préparation de modèles de classificateur de contenu, d’extracteurs d’informations et d’architecture d’environnement pour diffuser de grands volumes de données (big data) et la combinaison de ces éléments à l’aide d’un mécanisme de rétroaction qui permet l’auto-correction de la solution et l’apprentissage constant des modèles. L’objectif du projet sera atteint grâce à la mise en œuvre de quatre tâches de recherche: 1 (BP) Acquisition de données 2. (BP) Traitement des données 3. (BP) Raccords? (French)
Property / summaryProperty / summary
Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel 25 der Verordnung (EG) Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV (ABl. URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Ziel des Forschungsprojekts ist es, eine Lösung für die Automatisierung von Geschäftsprozessen auf Basis unstrukturierter Daten zu schaffen. Die Applica-Lösung richtet sich in erster Linie an große Unternehmen, die auf dieser Art von Daten basierende Geschäftsprozesse umsetzen. Das Konzept der Lösung ermöglicht es, sie in jedem Themenbereich anzuwenden, auch in Prozessen, in denen bei der Verarbeitung von Daten auf einem Niveau von fast 100 % ein Maß an Präzision erforderlich ist. Das Konzept des Projektes umfasst die Durchführung von Forschungsarbeiten, die darauf abzielen, tiefe neuronale Netzwerke für die Lösung zu implementieren. Dies wird einer der ersten Versuche sein, solche tiefen neuronalen Netzwerke zu implementieren, um natürliche Sprache für geschäftliche Zwecke zu verarbeiten. Dadurch können einzigartige Funktionalitäten in Bezug auf Qualität und Genauigkeit der Analyse des verarbeiteten Textes und der Wirksamkeit der Erstellung solcher Analysen erreicht werden. Das Projekt sieht Forschungsarbeiten zur Anpassung der Architektur von tiefen neuronalen Netzwerken an die natürliche Sprachverarbeitung, Werkzeuge für die Gewinnung und Vorbereitung von Daten für das maschinelle Lernen, die Vorbereitung von Content Classifier-Modellen, Informationsextraktoren und Umgebungsarchitektur für das Streaming großer Datenmengen (Big Data) vor und kombiniert diese Elemente mit Hilfe eines Feedback-Mechanismus, der die automatische Korrektur der Lösung und des kontinuierlichen Modelllernens ermöglicht. Das Ziel des Projekts wird durch die Durchführung von vier Forschungstätigkeiten erreicht: 1 (BP) Datenerfassung 2. (BP) Datenverarbeitung 3. (BP) die Ausrüstung? (German)
Number_reference_aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck der öffentlichen Beihilfe: Artikel 25 der Verordnung (EG) Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV Das war’s. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Ziel des Forschungsprojekts ist es, eine Lösung für die Automatisierung von Geschäftsprozessen auf Basis unstrukturierter Daten zu schaffen. Die Applica-Lösung richtet sich in erster Linie an Großunternehmen und führt Geschäftsprozesse auf Basis dieser Art von Daten durch. Das Konzept der Lösung ermöglicht es, es in jedem thematischen Bereich anzuwenden, auch in Prozessen, in denen bei der Verarbeitung von Daten auf einem Niveau von fast 100 % ein Maß an Präzision erforderlich ist. Das Projektkonzept setzt die Umsetzung von Forschungsarbeiten voraus, die darauf abzielen, tiefe neuronale Netze für die Bedürfnisse der Lösung zu implementieren. Dies wird einer der ersten Versuche sein, tiefe neuronale Netze zu implementieren, um natürliche Sprache für geschäftliche Bedürfnisse zu verarbeiten. Dies ermöglicht die Erzielung einzigartiger Funktionalitäten in Bezug auf die Qualität und Genauigkeit der Analyse des bearbeiteten Textes und die Wirksamkeit der Erstellung solcher Analysen. Das Projekt umfasst Forschungsarbeiten zur Anpassung der Architektur von tiefen neuronalen Netzwerken an die Verarbeitung natürlicher Sprache, an Werkzeugen zur Gewinnung und Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen, zur Vorbereitung von Content-Klassifikatoren, Informationsextraktoren und Umgebungsarchitekturen für das Streaming großer Datenmengen (Big Data) und kombiniert diese Elemente mithilfe eines Feedback-Mechanismus, der eine Selbstkorrektur der Lösung und ständiges Modelllernen ermöglicht. Das Ziel des Projekts wird durch die Durchführung von vier Forschungsaufgaben erreicht: 1 (BP) Datenerfassung 2. (BP) Datenverarbeitung 3. (BP) Armaturen? (German)
Property / summaryProperty / summary
Referentie_Aid_programma: SA.41471(2015/X) Doel_public_aid: Artikel 25 van Verordening (EG) nr. 651/2014 van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard (PB URZ. EU L 187/1 van 26.6.2014). Het doel van het onderzoeksproject is het creëren van een oplossing voor de automatisering van bedrijfsprocessen op basis van ongestructureerde data. De Applica-oplossing richt zich in de eerste plaats op grote bedrijven die bedrijfsprocessen uitvoeren op basis van dit soort gegevens. Het concept van de oplossing maakt het mogelijk deze toe te passen op elk thematisch gebied, ook in processen waar een mate van nauwkeurigheid vereist is bij de verwerking van gegevens op een niveau dat bijna 100 % bedraagt. Het concept van het project omvat het uitvoeren van onderzoekswerkzaamheden gericht op de implementatie van diepe neurale netwerken voor de oplossing. Dit zal een van de eerste pogingen zijn om dergelijke diepe neurale netwerken in te voeren om natuurlijke taal voor zakelijke doeleinden te verwerken. Dit zal het mogelijk maken om unieke functionaliteiten te realiseren in termen van kwaliteit en nauwkeurigheid van de analyse van de verwerkte tekst en de doeltreffendheid van de voorbereiding van dergelijke analyses. Het project voorziet in onderzoek naar de aanpassing van de architectuur van diepe neurale netwerken aan de verwerking van natuurlijke talen, hulpmiddelen voor het verkrijgen en voorbereiden van gegevens voor machinaal leren, het voorbereiden van contentclassificatormodellen, informatieextractoren en omgevingsarchitectuur voor het streamen van grote hoeveelheden gegevens (grote gegevens) en het combineren van deze elementen met behulp van een feedbackmechanisme dat automatische correctie van de oplossing en continue modelleren mogelijk maakt. De doelstelling van het project zal worden bereikt door de uitvoering van vier onderzoeksactiviteiten: 1 (BP) Gegevensverwerving 2. (BP) Gegevensverwerking 3. (BP) de apparatuur? (Dutch)
Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Doel van de overheidssteun: Artikel 25 van Verordening (EG) nr. 651/2014 van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard Dat is het. EU L 187/1 van 26.6.2014). Het doel van het onderzoeksproject is om een oplossing te creëren voor het automatiseren van bedrijfsprocessen op basis van ongestructureerde data. De Applica-oplossing zal vooral gericht zijn op grote ondernemingen, waarbij bedrijfsprocessen worden uitgevoerd op basis van dit soort gegevens. Het concept van de oplossing maakt het mogelijk om het op elk thematisch gebied toe te passen, ook in processen waar een nauwkeurigheidsniveau vereist is bij het verwerken van gegevens op een niveau dat dicht bij 100 % ligt. Het concept van het project veronderstelt de uitvoering van onderzoekswerk gericht op het implementeren van diepe neurale netwerken voor de behoeften van de oplossing. Dit zal een van de eerste pogingen zijn om diepe neurale netwerken te implementeren om natuurlijke taal te verwerken voor zakelijke behoeften. Dit zal het mogelijk maken unieke functionaliteiten te realiseren wat betreft de kwaliteit en nauwkeurigheid van de analyse van de verwerkte tekst en de effectiviteit van de voorbereiding van dergelijke analyses. Het project omvat onderzoek naar het aanpassen van de architectuur van diepe neurale netwerken aan natuurlijke taalverwerking, over hulpmiddelen voor het verkrijgen en voorbereiden van gegevens voor machine learning, het voorbereiden van content classifier-modellen, informatie-extractors en omgevingsarchitectuur voor het streamen van grote datavolumes (big data) en het combineren van deze elementen met behulp van een feedbackmechanisme dat zelfcorrectie van de oplossing en constant modelleren mogelijk maakt. Het doel van het project zal worden bereikt door de uitvoering van 4 onderzoekstaken: 1 (BP) Gegevensverzameling 2. (BP) Gegevensverwerking 3. (BP) Fittings? (Dutch)
Property / summaryProperty / summary
Riferimento_Aid_programma: SA.41471(2015/X) Scopo_pubblico_aiuto: Articolo 25 del regolamento (CE) n. 651/2014, del 17 giugno 2014, che dichiara alcune categorie di aiuti compatibili con il mercato interno in applicazione degli articoli 107 e 108 del trattato (GU URZ. UE L 187/1 del 26.6.2014). L'obiettivo del progetto di ricerca sarà quello di creare una soluzione per l'automazione dei processi aziendali sulla base di dati non strutturati. La soluzione Applica si rivolgerà principalmente alle grandi aziende che implementano processi aziendali basati su questo tipo di dati. Il concetto di soluzione consente di applicarla a qualsiasi area tematica, anche nei processi in cui è richiesto un livello di precisione nel trattamento dei dati a un livello prossimo al 100 %. Il concetto del progetto prevede lo svolgimento di lavori di ricerca finalizzati alla realizzazione di reti neurali profonde per la soluzione. Questo sarà uno dei primi tentativi di implementare reti neurali così profonde per elaborare il linguaggio naturale per scopi commerciali. Ciò consentirà di realizzare funzionalità uniche in termini di qualità e precisione dell'analisi del testo elaborato e dell'efficacia della preparazione di tali analisi. Il progetto prevede lavori di ricerca sull'adattamento dell'architettura delle reti neurali profonde all'elaborazione del linguaggio naturale, strumenti per l'ottenimento e la preparazione dei dati per l'apprendimento automatico, la preparazione di modelli di classificatori di contenuti, estrattori di informazioni e architettura ambientale per lo streaming di grandi volumi di dati (big data) e la combinazione di questi elementi utilizzando un meccanismo di feedback che consente l'autocorrezione della soluzione e l'apprendimento continuo del modello. L'obiettivo del progetto sarà raggiunto attraverso l'attuazione di 4 attività di ricerca: 1 (BP) Acquisizione dei dati 2. (BP) Trattamento dei dati 3. (BP) l'attrezzatura? (Italian)
Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Finalità degli aiuti pubblici: Articolo 25 del regolamento (CE) n. 651/2014, del 17 giugno 2014, che dichiara talune categorie di aiuti compatibili con il mercato interno nell'applicazione degli articoli 107 e 108 del trattato È tutto qui. UE L 187/1 del 26.6.2014). L'obiettivo del progetto di ricerca sarà quello di creare una soluzione per automatizzare i processi aziendali basati su dati non strutturati. La soluzione Applica sarà rivolta principalmente alle grandi imprese, svolgendo processi aziendali basati su questo tipo di dati. Il concetto di soluzione consente di applicarla in qualsiasi area tematica, anche nei processi in cui è richiesto un livello di precisione nell'elaborazione dei dati a un livello prossimo al 100 %. Il concetto del progetto presuppone l'implementazione di lavori di ricerca finalizzati all'implementazione di reti neurali profonde per le esigenze della soluzione. Questo sarà uno dei primi tentativi di implementare reti neurali profonde per elaborare il linguaggio naturale per le esigenze aziendali. Ciò consentirà il raggiungimento di funzionalità uniche in termini di qualità e accuratezza dell'analisi del testo elaborato e l'efficacia della preparazione di tali analisi. Il progetto comprende un lavoro di ricerca sull'adattamento dell'architettura delle reti neurali profonde all'elaborazione del linguaggio naturale, sugli strumenti per l'ottenimento e la preparazione dei dati per l'apprendimento automatico, la preparazione di modelli di classificazione dei contenuti, gli estratti di informazioni e l'architettura ambientale per lo streaming di grandi volumi di dati (big data) e la combinazione di questi elementi utilizzando un meccanismo di feedback che consente l'autocorrezione della soluzione e l'apprendimento costante del modello. L'obiettivo del progetto sarà raggiunto attraverso l'attuazione di 4 compiti di ricerca: 1 (BP) Acquisizione dati 2. (BP) Trattamento dei dati 3. (BP) Raccordi? (Italian)
Property / summaryProperty / summary
Reference_Aid_programa: SA.41471(2015/X) Purpose_public_aid: Artículo 25 del Reglamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junio de 2014, por el que se declaran determinadas categorías de ayudas compatibles con el mercado interior en aplicación de los artículos 107 y 108 del Tratado (DO URZ. EU L 187/1 de 26.6.2014). El objetivo del proyecto de investigación será crear una solución para la automatización de los procesos empresariales basada en datos no estructurados. La solución Applica se centrará principalmente en las grandes empresas que implementan procesos de negocio basados en este tipo de datos. El concepto de solución permite su aplicación en cualquier ámbito temático, incluidos los procesos en los que se requiere un nivel de precisión al tratar datos a un nivel cercano al 100 %. El concepto del proyecto implica la realización de trabajos de investigación dirigidos a implementar redes neuronales profundas para la solución. Este será uno de los primeros intentos de implementar redes neuronales tan profundas para procesar el lenguaje natural con fines empresariales. Esto permitirá lograr funcionalidades únicas en términos de calidad y exactitud del análisis del texto procesado y de la eficacia de la preparación de dichos análisis. El proyecto prevé trabajos de investigación para adaptar la arquitectura de las redes neuronales profundas al procesamiento del lenguaje natural, herramientas para obtener y preparar datos para el aprendizaje automático, preparar modelos de clasificadores de contenido, extractores de información y arquitectura del entorno para transmitir grandes volúmenes de datos (grandes datos) y combinar estos elementos utilizando un mecanismo de retroalimentación que permite la autocorrección de la solución y el aprendizaje continuo de modelos. El objetivo del proyecto se alcanzará mediante la realización de cuatro actividades de investigación: 1 (BP) Adquisición de datos 2. (BP) Procesamiento de datos 3. ¿El equipo? (Spanish)
Number_reference_aid_programa: SA.41471(2015/X) Objetivo de la ayuda pública: Artículo 25 del Reglamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junio de 2014, por el que se declaran determinadas categorías de ayudas compatibles con el mercado interior en la aplicación de los artículos 107 y 108 del Tratado Eso es todo. EU L 187/1 de 26.6.2014). El objetivo del proyecto de investigación será crear una solución para automatizar los procesos de negocio basados en datos no estructurados. La solución Applica se dirigirá principalmente a las grandes empresas, llevando a cabo procesos de negocio basados en este tipo de datos. El concepto de solución permite aplicarla en cualquier área temática, incluso en procesos en los que se requiere un nivel de precisión al procesar datos a un nivel cercano al 100 %. El concepto del proyecto asume la implementación de trabajos de investigación dirigidos a implementar redes neuronales profundas para las necesidades de la solución. Este será uno de los primeros intentos de implementar redes neuronales profundas para procesar el lenguaje natural para las necesidades empresariales. Esto permitirá el logro de funcionalidades únicas en términos de calidad y precisión del análisis del texto procesado y la eficacia de la preparación de dichos análisis. El proyecto incluye trabajos de investigación sobre la adaptación de la arquitectura de las redes neuronales profundas al procesamiento del lenguaje natural, sobre herramientas para la obtención y preparación de datos para el aprendizaje automático, la preparación de modelos clasificadores de contenido, extractores de información y arquitectura de entorno para la transmisión de grandes volúmenes de datos (big data) y la combinación de estos elementos utilizando un mecanismo de retroalimentación que permite la autocorrección de la solución y el aprendizaje constante del modelo. El objetivo del proyecto se logrará a través de la implementación de 4 tareas de investigación: 1 (BP) Adquisición de datos 2. (BP) Tratamiento de datos 3. (BP) ¿Accesorios? (Spanish)
Property / summaryProperty / summary
Abiprogrammi viitenumber: SA.41471(2015/X) Riigiabi eesmärk: EÜ 17. juuni 2014. aasta määruse (EL) nr 651/2014 (ELi toimimise lepingu artiklite 107 ja 108 kohaldamise kohta, millega teatavat liiki abi tunnistatakse siseturuga kokkusobivaks) artikkel 25 (ELT L. EL L 187/1, 26.6.2014). Uurimisprojekti eesmärk on luua lahendus struktureerimata andmetel põhinevate äriprotsesside automatiseerimiseks. Võimalik lahendus on suunatud peamiselt suurettevõtetele, kes tegelevad selliste andmete põhjal äriprotsessidega. Lahenduse kontseptsioon võimaldab seda rakendada mis tahes teemavaldkonnas, sealhulgas protsessides, kus andmete töötlemiseks on vaja täpsust ligi 100 % tasemel. Projekti kontseptsioon eeldab, et lahenduse leidmiseks viiakse ellu uuringuid, mille eesmärk on süvanärvivõrkude rakendamine. See on üks esimesi katseid rakendada sügavaid närvivõrke, et töödelda loomulikku keelt ärilistel eesmärkidel. See võimaldab saavutada ainulaadseid funktsioone töödeldud teksti analüüsi kvaliteedis ja täpsuses ning selliste analüüside koostamise tõhususes. Projektiga nähakse ette uuringud, mis käsitlevad süvanärvivõrkude arhitektuuri kohandamist loomuliku keele töötlemisega, masinõppeks andmete hankimise ja ettevalmistamise vahendeid, sisu klassifitseerimise mudelite, teabeväljavõtjate ja keskkonnaarhitektuuri ettevalmistamist suuremahuliste andmete (suurandmete) voogedastuseks ning nende elementide kombineerimist tagasisidemehhanismi abil, mis võimaldab mudelite automaatset parandamist ja pidevat õppimist. Projekti eesmärk saavutatakse nelja uurimisülesande täitmisega: 1 (HT) Andmete kogumine 2. (HT) Andmete töötlemine 3. (BP) Kas ma saan paari? (Estonian)
Number_reference_aid_programm: SA.41471(2015/X) Riigiabi eesmärk: Euroopa Liidu toimimise lepingu artiklite 107 ja 108 kohaldamise kohta 17. juuni 2014. aasta määruse (EL) nr 651/2014 (millega teatavat liiki abi tunnistatakse siseturuga kokkusobivaks) artikkel 25 See on kõik. EL L 187/1, 26.6.2014). Uurimisprojekti eesmärk on luua lahendus struktureerimata andmetele tuginevate äriprotsesside automatiseerimiseks. Applica lahendus on suunatud eelkõige suurettevõtetele, kes teostavad seda tüüpi andmete põhjal äriprotsesse. Lahenduse kontseptsioon võimaldab seda rakendada mis tahes teemavaldkonnas, sealhulgas protsessides, kus andmete töötlemisel 100 % lähedal on vaja täpsust. Projekti kontseptsioon eeldab teadustöö rakendamist, mille eesmärk on rakendada sügavaid närvivõrke lahenduse vajaduste rahuldamiseks. See on üks esimesi katseid rakendada sügavaid närvivõrke, et töödelda loomulikku keelt ärivajaduste rahuldamiseks. See võimaldab saavutada unikaalseid funktsioone töödeldud teksti analüüsi kvaliteedi ja täpsuse ning selliste analüüside ettevalmistamise tõhususe osas. Projekt hõlmab teadusuuringuid, mis käsitlevad sügavate närvivõrkude arhitektuuri kohandamist loomuliku keele töötlemisega, masinõppeks andmete hankimise ja ettevalmistamise vahendeid, sisu klassifitseerimismudelite ettevalmistamist, teabeväljavõtteid ja keskkonnaarhitektuuri suurte andmemahtude (suurte andmete) voogesitamiseks ning nende elementide kombineerimist tagasisidemehhanismi abil, mis võimaldab lahendust ise korrigeerida ja pidevat mudeliõpet. Projekti eesmärk saavutatakse nelja uurimisülesande rakendamisega: 1 (BP) Andmete hankimine 2. (BP) Andmete töötlemine 3. (HT) liitmikud? (Estonian)
Property / summaryProperty / summary
Pagalbos programos nuorodos numeris: SA.41471(2015/X) Viešosios pagalbos tikslas: 2014 m. birželio 17 d. EB reglamento Nr. 651/2014, skelbiančio tam tikrų rūšių pagalbą suderinama su vidaus rinka taikant Sutarties 107 ir 108 straipsnius, 25 straipsnis (OL L. 2014 m. birželio 26 d. ES L 187/1). Tyrimo projekto tikslas – sukurti sprendimą, kaip automatizuoti verslo procesus, pagrįstus nestruktūriniais duomenimis. „Applica“ sprendimas pirmiausia bus skirtas didelėms įmonėms, kurios vykdo verslo procesus, pagrįstus tokio pobūdžio duomenimis. Sprendimo koncepcija leidžia jį taikyti bet kurioje teminėje srityje, įskaitant procesus, kurių tikslumo lygis reikalingas beveik 100 % duomenų tvarkymui. Projekto koncepcija apima mokslinių tyrimų darbų, skirtų giliųjų neuroninių tinklų diegimui sprendimo tikslu, įgyvendinimą. Tai bus vienas iš pirmųjų bandymų įdiegti giliuosius neuroninius tinklus natūraliai kalbai apdoroti verslo tikslais. Tai leis pasiekti unikalias apdoroto teksto analizės kokybės ir tikslumo funkcijas ir tokių analizių rengimo efektyvumą. Projekte numatoma atlikti giliųjų nervų tinklų architektūros pritaikymo natūraliam kalbos apdorojimui tyrimus, mašininio mokymosi duomenų gavimo ir rengimo priemones, turinio klasifikavimo modelių, informacijos ištraukėjų ir aplinkos architektūros, skirtos didelės apimties duomenims (dideliems duomenims) srautams, rengimą ir šių elementų derinimą naudojant grįžtamojo ryšio mechanizmą, leidžiantį automatiškai koreguoti ir nuolat mokytis modelių. Projekto tikslas bus pasiektas atliekant 4 mokslinių tyrimų užduotis: 1 (BP) Duomenų rinkimas 2. (BP) Duomenų apdorojimas 3. (BP) Ar galiu suporuoti? (Lithuanian)
Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Viešosios pagalbos paskirtis: 2014 m. birželio 17 d. Reglamento (EB) Nr. 651/2014, kuriuo tam tikrų kategorijų pagalba skelbiama suderinama su vidaus rinka taikant Sutarties 107 ir 108 straipsnius, 25 straipsnis Štai ir viskas. EU L 187/1, 2014 6 26). Tyrimo projekto tikslas – sukurti verslo procesų automatizavimo sprendimą, paremtą nestruktūrizuotais duomenimis. Programos sprendimas visų pirma bus skirtas didelėms įmonėms, kurios vykdys tokio tipo duomenimis pagrįstus verslo procesus. Pagal sprendimo koncepciją jį galima taikyti bet kurioje teminėje srityje, taip pat ir procesuose, kuriuose, tvarkant duomenis beveik 100 proc., reikalingas tikslumo lygis. Projekto koncepcija apima mokslinių tyrimų, kuriais siekiama įgyvendinti giluminius neuroninius tinklus pagal sprendimo poreikius, įgyvendinimą. Tai bus vienas iš pirmųjų bandymų įdiegti gilius neuroninius tinklus, kad būtų galima apdoroti natūralią kalbą verslo poreikiams. Tai leis pasiekti unikalias funkcijas, susijusias su apdoroto teksto analizės kokybe ir tikslumu bei tokių analizių rengimo veiksmingumu. Projektas apima mokslinius darbus, susijusius su giliųjų neuroninių tinklų architektūros pritaikymu natūralios kalbos apdorojimui, duomenų gavimo ir rengimo mašininiam mokymuisi įrankiais, turinio klasifikatoriaus modelių, informacijos ištraukėjų ir aplinkos architektūros, skirtos dideliems duomenų apimčių (didelių duomenų) srautams perduoti, parengimu ir šių elementų derinimu naudojant grįžtamojo ryšio mechanizmą, kuris leidžia savarankiškai koreguoti sprendimą ir nuolat mokytis modeliu. Projekto tikslas bus pasiektas įgyvendinant 4 mokslinių tyrimų užduotis: 1 (BP) Duomenų gavimas 2. (BP) Duomenų apdorojimas 3. (BP) Fittings? (Lithuanian)
Property / summaryProperty / summary
Referentni broj programa potpore: SA.41471(2015/X) Svrha javne potpore: Članak 25. Uredbe EZ-a br. 651/2014 od 17. lipnja 2014. o ocjenjivanju određenih vrsta potpora spojivima s unutarnjim tržištem u primjeni članaka 107. i 108. Ugovora (SL L. Žao mi je. EU L 187/1 od 26. lipnja 2014.). Cilj istraživačkog projekta bit će stvaranje rješenja za automatizaciju poslovnih procesa temeljenih na nestrukturiranim podacima. Applica rješenje bit će upućeno prvenstveno velikim tvrtkama, koje provode poslovne procese na temelju ove vrste podataka. Koncept rješenja omogućuje njegovu primjenu u bilo kojem tematskom području, uključujući postupke u kojima je potrebna razina preciznosti za obradu podataka na razini od gotovo 100 %. Koncept projekta pretpostavlja provedbu istraživačkih radova usmjerenih na implementaciju dubokih neuronskih mreža u svrhu rješenja. To će biti jedan od prvih pokušaja uvođenja dubokih neuronskih mreža za obradu prirodnog jezika u poslovne svrhe. Time će se omogućiti postizanje jedinstvenih funkcionalnosti u kvaliteti i točnosti analize obrađenog teksta i učinkovitosti pripreme takvih analiza. Projekt predviđa istraživanje prilagodbe arhitekture dubokih neuronskih mreža obradi prirodnog jezika, alate za prikupljanje i pripremu podataka za strojno učenje, pripremu modela klasifikacije sadržaja, izvlačenje informacija i arhitekturu okoliša za prijenos velikih količina podataka (velikih podataka) te kombiniranje tih elemenata pomoću mehanizma povratnih informacija koji omogućuje automatsku korekciju i stalno učenje modela. Cilj projekta ostvarit će se provedbom 4 istraživačke zadaće: 1 (NP) Prikupljanje podataka 2. (NP) Obrada podataka 3. (BP) Mogu li upariti? (Croatian)
Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Svrha državne potpore: Članak 25. Uredbe (EZ) br. 651/2014 od 17. lipnja 2014. o ocjenjivanju određenih kategorija potpora spojivima s unutarnjim tržištem u primjeni članaka 107. i 108. Ugovora To je sve. EU L 187/1 od 26.6.2014.). Cilj istraživačkog projekta bit će stvaranje rješenja za automatizaciju poslovnih procesa na temelju nestrukturiranih podataka. Rješenje aplikacije bit će upućeno prvenstveno velikim poduzećima, provodeći poslovne procese na temelju ove vrste podataka. Koncept rješenja omogućuje njegovu primjenu u bilo kojem tematskom području, uključujući postupke u kojima je potrebna razina preciznosti pri obradi podataka na razini blizu 100 %. Koncept projekta podrazumijeva provedbu istraživačkog rada usmjerenog na implementaciju dubokih neuronskih mreža za potrebe rješenja. To će biti jedan od prvih pokušaja implementacije dubokih neuronskih mreža za obradu prirodnog jezika za poslovne potrebe. To će omogućiti postizanje jedinstvenih funkcionalnosti u smislu kvalitete i točnosti analize obrađenog teksta i učinkovitosti pripreme takvih analiza. Projekt uključuje istraživački rad na prilagodbi arhitekture dubokih neuronskih mreža obradi prirodnog jezika, na alatima za dobivanje i pripremu podataka za strojno učenje, pripremi modela klasifikatora sadržaja, ekstraktora informacija i arhitekture okoliša za streaming velikih količina podataka (velikih podataka) te kombiniranje tih elemenata pomoću mehanizma povratnih informacija koji omogućuje samoispravljanje rješenja i stalno učenje modela. Cilj projekta postići će se provedbom 4 istraživačke zadaće: 1 (BP) Pribavljanje podataka 2. (BP) Obrada podataka 3. (BP) Priključci? (Croatian)
Property / summaryProperty / summary
Αριθμός αναφοράς του προγράμματος ενίσχυσης: SA.41471(2015/X) Σκοπός της δημόσιας ενίσχυσης: Άρθρο 25 του κανονισμού (ΕΚ) αριθ. 651/2014, της 17ης Ιουνίου 2014, για την κήρυξη ορισμένων ειδών ενισχύσεων ως συμβατών με την εσωτερική αγορά κατ’ εφαρμογή των άρθρων 107 και 108 της Συνθήκης (ΕΕ L. ΕΕ L 187/1 της 26.6.2014). Στόχος του ερευνητικού έργου θα είναι η δημιουργία μιας λύσης για την αυτοματοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών που βασίζονται σε μη δομημένα δεδομένα. Η λύση Applica θα απευθύνεται κυρίως σε μεγάλες εταιρείες, οι οποίες εκτελούν επιχειρηματικές διαδικασίες βάσει αυτού του είδους δεδομένων. Η έννοια της λύσης επιτρέπει την εφαρμογή της σε κάθε θεματικό τομέα, συμπεριλαμβανομένων των διαδικασιών όπου απαιτείται επίπεδο ακρίβειας για την επεξεργασία δεδομένων σε επίπεδο κοντά στο 100 %. Η ιδέα του έργου προϋποθέτει την υλοποίηση ερευνητικών εργασιών με στόχο την υλοποίηση βαθέων νευρωνικών δικτύων για τους σκοπούς της λύσης. Αυτό θα είναι μια από τις πρώτες προσπάθειες για την υλοποίηση βαθιά νευρωνικών δικτύων για την επεξεργασία της φυσικής γλώσσας για επιχειρηματικούς σκοπούς. Αυτό θα καταστήσει δυνατή την επίτευξη μοναδικών λειτουργικών δυνατοτήτων όσον αφορά την ποιότητα και την ακρίβεια της ανάλυσης του επεξεργασμένου κειμένου και την αποτελεσματικότητα της προετοιμασίας των αναλύσεων αυτών. Το σχέδιο προβλέπει έρευνα για την προσαρμογή της αρχιτεκτονικής των νευρωνικών δικτύων βαθέων υδάτων στην επεξεργασία της φυσικής γλώσσας, εργαλεία για την απόκτηση και την προετοιμασία δεδομένων για μηχανική μάθηση, την προετοιμασία μοντέλων ταξινόμησης περιεχομένου, εξαγωγέων πληροφοριών και αρχιτεκτονικής περιβάλλοντος για τη ροή δεδομένων μεγάλου όγκου (μεγάλα δεδομένα) και τον συνδυασμό αυτών των στοιχείων με τη χρήση ενός μηχανισμού ανατροφοδότησης που επιτρέπει την αυτόματη διόρθωση και τη συνεχή μάθηση των μοντέλων. Ο στόχος του έργου θα επιτευχθεί με την εκτέλεση 4 ερευνητικών εργασιών: 1 (ΒΠ) Συλλογή δεδομένων 2. (ΒΠ) Επεξεργασία δεδομένων 3. (BP) Μπορώ να ζευγαρώσω; (Greek)
Number_reference_aid_πρόγραμμα: SA.41471(2015/X) Σκοπός της κρατικής ενίσχυσης: Άρθρο 25 του κανονισμού (ΕΚ) αριθ. 651/2014, της 17ης Ιουνίου 2014, για την κήρυξη ορισμένων κατηγοριών ενισχύσεων ως συμβατών με την εσωτερική αγορά κατ’ εφαρμογή των άρθρων 107 και 108 της Συνθήκης Αυτό είναι όλο. ΕΕ L 187/1 της 26.6.2014). Στόχος του ερευνητικού έργου θα είναι η δημιουργία μιας λύσης για την αυτοματοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών που βασίζονται σε μη δομημένα δεδομένα. Η λύση Applica θα απευθύνεται κυρίως σε μεγάλες επιχειρήσεις, πραγματοποιώντας επιχειρηματικές διαδικασίες με βάση αυτό το είδος δεδομένων. Η έννοια της λύσης καθιστά δυνατή την εφαρμογή της σε κάθε θεματικό τομέα, συμπεριλαμβανομένων των διαδικασιών στις οποίες απαιτείται επίπεδο ακρίβειας κατά την επεξεργασία δεδομένων σε επίπεδο που προσεγγίζει το 100 %. Η έννοια του έργου προϋποθέτει την υλοποίηση ερευνητικών εργασιών που αποσκοπούν στην υλοποίηση βαθιάς νευρωνικών δικτύων για τις ανάγκες της λύσης. Αυτή θα είναι μία από τις πρώτες προσπάθειες για την εφαρμογή βαθιά νευρωνικών δικτύων για την επεξεργασία της φυσικής γλώσσας για τις ανάγκες των επιχειρήσεων. Αυτό θα επιτρέψει την επίτευξη μοναδικών λειτουργιών όσον αφορά την ποιότητα και την ακρίβεια της ανάλυσης του επεξεργασμένου κειμένου και την αποτελεσματικότητα της προετοιμασίας των αναλύσεων αυτών. Το έργο περιλαμβάνει ερευνητικές εργασίες για την προσαρμογή της αρχιτεκτονικής των βαθιά νευρωνικών δικτύων στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, σχετικά με τα εργαλεία για την απόκτηση και την προετοιμασία δεδομένων για μηχανική μάθηση, την προετοιμασία μοντέλων ταξινόμησης περιεχομένου, τους εκχυλιστές πληροφοριών και την αρχιτεκτονική περιβάλλοντος για τη ροή μεγάλων όγκων δεδομένων (μεγάλα δεδομένα) και συνδυάζοντας αυτά τα στοιχεία χρησιμοποιώντας έναν μηχανισμό ανατροφοδότησης που επιτρέπει την αυτοδιόρθωση της λύσης και τη συνεχή μάθηση μοντέλων. Ο στόχος του έργου θα επιτευχθεί μέσω της υλοποίησης 4 ερευνητικών εργασιών: 1 (BP) Απόκτηση δεδομένων 2. (BP) Επεξεργασία δεδομένων 3. (BP) Εξαρτήματα; (Greek)
Property / summaryProperty / summary
Referenčné číslo programu pomoci: SA.41471(2015/X) Účel verejnej pomoci: Článok 25 nariadenia ES č. 651/2014 zo 17. júna 2014 o vyhlásení určitých druhov pomoci za zlučiteľné s vnútorným trhom pri uplatňovaní článkov 107 a 108 zmluvy (Ú. v. EÚ L. EÚ L 187/1 z 26. júna 2014). Cieľom výskumného projektu bude vytvoriť riešenie pre automatizáciu obchodných procesov založených na neštruktúrovaných údajoch. Riešenie Applica bude určené predovšetkým veľkým spoločnostiam, ktoré vykonávajú obchodné procesy založené na tomto druhu údajov. Koncepcia riešenia umožňuje jeho uplatnenie v akejkoľvek tematickej oblasti vrátane procesov, pri ktorých sa vyžaduje úroveň presnosti pre spracovanie údajov na úrovni takmer 100 %. Koncepcia projektu predpokladá realizáciu výskumných prác zameraných na realizáciu hlbokých neurónových sietí na účely riešenia. Bude to jeden z prvých pokusov o zavedenie hlbokých neurónových sietí na spracovanie prirodzeného jazyka na obchodné účely. To umožní dosiahnuť jedinečné funkcie v kvalite a presnosti analýzy spracovaného textu a efektívnosti prípravy takýchto analýz. Projekt predpokladá výskum prispôsobenia architektúry hlbokých neurónových sietí na spracovanie prirodzeného jazyka, nástroje na získavanie a prípravu údajov pre strojové učenie, prípravu modelov klasifikácie obsahu, extrakcie informácií a environmentálnu architektúru na streamovanie veľkoobjemových dát (veľkých dát) a kombinovanie týchto prvkov pomocou mechanizmu spätnej väzby, ktorý umožňuje automatickú korekciu a neustále učenie modelov. Cieľ projektu sa dosiahne vykonaním 4 výskumných úloh: 1 (NP) Zhromažďovanie údajov 2. (BP) Spracovanie údajov 3. (BP) Môžem sa spárovať? (Slovak)
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Účel verejnej pomoci: Článok 25 nariadenia (ES) č. 651/2014 zo 17. júna 2014 o vyhlásení určitých kategórií pomoci za zlučiteľné s vnútorným trhom pri uplatňovaní článkov 107 a 108 zmluvy To je všetko. EÚ L 187/1 z 26.6.2014). Cieľom výskumného projektu bude vytvorenie riešenia pre automatizáciu obchodných procesov založených na neštruktúrovaných údajoch. Riešenie Applica bude určené predovšetkým veľkým podnikom, ktoré budú vykonávať obchodné procesy založené na tomto type údajov. Koncepcia riešenia umožňuje jeho uplatnenie v akejkoľvek tematickej oblasti, a to aj v procesoch, kde sa vyžaduje úroveň presnosti pri spracovaní údajov na úrovni takmer 100 %. Koncepcia projektu predpokladá realizáciu výskumnej práce zameranej na implementáciu hlbokých neurónových sietí pre potreby riešenia. Bude to jeden z prvých pokusov o zavedenie hlbokých neurónových sietí na spracovanie prirodzeného jazyka pre potreby podnikov. To umožní dosiahnutie jedinečných funkcií z hľadiska kvality a presnosti analýzy spracovaného textu a účinnosti prípravy takýchto analýz. Projekt zahŕňa výskumné práce na prispôsobovaní architektúry hlbokých neurónových sietí spracovaniu prirodzeného jazyka, na nástrojoch na získavanie a prípravu údajov pre strojové učenie, príprave modelov triedenia obsahu, informačných extraktoroch a architektúre prostredia na streamovanie veľkých objemov dát (veľké dáta) a na kombinovanie týchto prvkov pomocou mechanizmu spätnej väzby, ktorý umožňuje samokorekciu riešenia a neustále učenie sa modelov. Cieľ projektu sa dosiahne realizáciou štyroch výskumných úloh: 1 (BP) Získanie údajov 2. (BP) Spracovanie údajov 3. (BP) armatúry? (Slovak)
Property / summaryProperty / summary
Tukiohjelman viitenumero: SA.41471(2015/X) Julkisen tuen tarkoitus: Tietyntyyppisten tukien toteamisesta sisämarkkinoille soveltuviksi perussopimuksen 107 ja 108 artiklan mukaisesti 17. kesäkuuta 2014 annetun asetuksen (EU) N:o 651/2014 25 artikla (EUVL L., s. (EU L 187/1, 26.6.2014). Tutkimushankkeen tavoitteena on luoda ratkaisu rakenteettomaan dataan perustuvien liiketoimintaprosessien automatisointiin. Applica-ratkaisu kohdistuu ensisijaisesti suuriin yrityksiin, jotka toteuttavat liiketoimintaprosesseja tällaisten tietojen perusteella. Ratkaisun käsite mahdollistaa sen soveltamisen kaikilla aihealueilla, mukaan lukien prosessit, joissa tietojen käsittely lähes 100 prosentin tasolla edellyttää tarkkuutta. Hankkeen konsepti edellyttää sellaisten tutkimustöiden toteuttamista, joiden tavoitteena on syvän hermoverkon toteuttaminen ratkaisun löytämiseksi. Tämä on yksi ensimmäisistä yrityksistä toteuttaa syviä hermoverkkoja luonnollisen kielen prosessoimiseksi liiketoimintaa varten. Näin voidaan saavuttaa ainutlaatuisia toimintoja käsitellyn tekstin analysoinnin laadussa ja tarkkuudessa sekä tällaisten analyysien laatimisen tehokkuudessa. Hankkeessa on tarkoitus tutkia syvän hermoverkon arkkitehtuurin mukauttamista luonnollisen kielen käsittelyyn, välineitä tietojen hankkimiseen ja valmistamiseen koneoppimista varten, sisällön luokittelumallien valmistelua, tietouutteita ja ympäristöarkkitehtuuria suurten volyymitietojen (suurten tietojen) suoratoistoa varten ja näiden elementtien yhdistämistä palautemekanismilla, joka mahdollistaa mallien automaattisen korjaamisen ja jatkuvan oppimisen. Hankkeen tavoite saavutetaan suorittamalla neljä tutkimustehtävää: 1 (BP) Tiedonkeruu 2. (BP) Tietojen käsittely 3. Saanko pariksi? (Finnish)
Number_reference_aid_ohjelma: SA.41471(2015/X) Julkisen tuen tarkoitus: Tiettyjen tukimuotojen toteamisesta sisämarkkinoille soveltuviksi perussopimuksen 107 ja 108 artiklan mukaisesti 17 päivänä kesäkuuta 2014 annetun asetuksen (EY) N:o 651/2014 25 artikla Se on siinä. EU L 187/1, 26.6.2014. Tutkimushankkeen tavoitteena on luoda ratkaisu strukturoimattomaan dataan perustuvien liiketoimintaprosessien automatisointiin. Applica-ratkaisu on suunnattu ensisijaisesti suurille yrityksille, jotka toteuttavat liiketoimintaprosesseja tämäntyyppisen datan perusteella. Ratkaisun käsite mahdollistaa sen soveltamisen kaikilla aihealueilla, myös prosesseissa, joissa vaaditaan tarkkuustasoa, kun tietoja käsitellään lähes 100-prosenttisesti. Hankkeen konsepti edellyttää syvän hermoverkon toteuttamiseen tähtäävän tutkimustyön toteuttamista ratkaisun tarpeisiin. Tämä on yksi ensimmäisistä yrityksistä toteuttaa syviä hermoverkkoja luonnollisen kielen käsittelemiseksi yritysten tarpeisiin. Näin saadaan aikaan ainutlaatuisia toimintoja, jotka liittyvät käsitellyn tekstin analyysin laatuun ja tarkkuuteen sekä analyysien valmistelun tehokkuuteen. Hankkeessa tutkitaan syvän hermoverkon arkkitehtuurin mukauttamista luonnollisen kielenkäsittelyyn, datan hankkimisen ja valmistelun työkaluja koneoppimista varten, sisällönluokittelumallien valmistelua, tiedonpurkulaitteita ja ympäristöarkkitehtuuria suurten datamäärien (iso data) suoratoistoa varten sekä näiden elementtien yhdistämistä palautemekanismilla, joka mahdollistaa ratkaisun itsekorjauksen ja jatkuvan mallioppimisen. Hankkeen tavoite saavutetaan toteuttamalla neljä tutkimustehtävää: 1 (BP) Tietojen hankinta 2. (BP) Tietojenkäsittely 3. (BP) Liittimet? (Finnish)
Property / summaryProperty / summary
A támogatási program hivatkozási száma: SA.41471(2015/X) Állami támogatás célja: A Szerződés 107. és 108. cikkének alkalmazásában bizonyos típusú támogatásoknak a belső piaccal összeegyeztethetőnek nyilvánításáról szóló, 2014. június 17-i 651/2014/EK rendelet (HL L., 2014. június 17.) 25. cikke. EU L 187/1, 2014.6.26.). A kutatási projekt célja az üzleti folyamatok strukturálatlan adatokon alapuló automatizálásának megoldása. Az Applica megoldás elsősorban a nagyvállalatoknak szól, amelyek ilyen adatokon alapuló üzleti folyamatokat végeznek. A megoldás koncepciója lehetővé teszi, hogy azt bármely tematikus területen alkalmazzák, beleértve azokat az eljárásokat is, amelyek esetében a közel 100%-os szintű adatfeldolgozáshoz pontosság szükséges. A projekt koncepciója a megoldás érdekében mély neurális hálózatok megvalósítását célzó kutatási munkák végrehajtását feltételezi. Ez lesz az egyik első kísérlet a mély neurális hálózatok létrehozására a természetes nyelv üzleti célokra történő feldolgozására. Ez lehetővé teszi a feldolgozott szöveg elemzésének minőségében és pontosságában, valamint az ilyen elemzések elkészítésének hatékonyságában egyedülálló funkciók elérését. A projekt célja a mély neurális hálózatok architektúrájának a természetes nyelvi feldolgozáshoz való hozzáigazítása, a gépi tanuláshoz szükséges adatok megszerzésének és előkészítésének eszközei, a tartalomosztályozási modellek, az információelszívók és a környezeti architektúra elkészítése a nagy volumenű adatok (nagy adatok) továbbítására, valamint ezen elemek kombinálása egy olyan visszacsatolási mechanizmus segítségével, amely lehetővé teszi az automatikus korrekciót és a modellek folyamatos tanulását. A projekt célkitűzése 4 kutatási feladat végrehajtásával érhető el: 1 (BP) adatgyűjtés 2. (BP) Adatfeldolgozás 3. (BP) Párosíthatom? (Hungarian)
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Az állami támogatás célja: A Szerződés 107. és 108. cikkének alkalmazásában bizonyos támogatási kategóriáknak a belső piaccal összeegyeztethetőnek nyilvánításáról szóló, 2014. június 17-i 651/2014/EK rendelet 25. cikke Ez az. – Ez az. EU L 187/1, 2014.6.26.). A kutatási projekt célja egy strukturálatlan adatokon alapuló üzleti folyamatok automatizálására szolgáló megoldás létrehozása. Az Applica megoldás elsősorban a nagyvállalatoknak szól, amelyek ilyen típusú adatokon alapuló üzleti folyamatokat hajtanak végre. A megoldás koncepciója lehetővé teszi annak alkalmazását bármely tematikus területen, beleértve azokat a folyamatokat is, ahol az adatok 100%-hoz közeli szintű feldolgozásakor pontosságra van szükség. A projekt koncepciója olyan kutatási munka megvalósítását feltételezi, amelynek célja a megoldás igényeinek megfelelő mély neurális hálózatok megvalósítása. Ez lesz az egyik első kísérlet arra, hogy mély neurális hálózatokat valósítsanak meg, hogy feldolgozzák a természetes nyelvet az üzleti igényekhez. Ez lehetővé teszi az egyedi funkciók elérését a feldolgozott szöveg elemzésének minősége és pontossága, valamint az ilyen elemzések elkészítésének hatékonysága tekintetében. A projekt magában foglalja a mély neurális hálózatok architektúrájának a természetes nyelvfeldolgozáshoz való igazítását, a gépi tanuláshoz szükséges adatok megszerzésére és előkészítésére szolgáló eszközöket, a tartalomosztályozó modellek, az információelszívók és a környezeti architektúra nagy adatmennyiségek (nagy adatok) közvetítését, valamint ezen elemek kombinálását egy olyan visszacsatolási mechanizmus segítségével, amely lehetővé teszi a megoldás önkorrekcióját és az állandó modelltanulást. A projekt célja 4 kutatási feladat végrehajtásával érhető el: 1 (BP) Adatszerzés 2. (BP) Adatfeldolgozás 3. (BP) szerelvények? (Hungarian)
Property / summaryProperty / summary
Referenční číslo programu podpory: SA.41471(2015/X) Účel veřejné podpory: Článek 25 nařízení ES č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se v souladu s články 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité druhy podpory za slučitelné s vnitřním trhem (Úř. věst. L. EU L 187/1 ze dne 26. června 2014. Cílem výzkumného projektu bude vytvořit řešení pro automatizaci obchodních procesů založených na nestrukturovaných datech. Řešení Applica bude určeno především velkým společnostem, které provádějí obchodní procesy založené na tomto druhu údajů. Koncepce řešení umožňuje jeho použití v jakékoli tematické oblasti, včetně procesů, u nichž je pro zpracování údajů téměř 100 % nutná úroveň přesnosti. Koncepce projektu předpokládá realizaci výzkumných prací zaměřených na realizaci hlubokých neuronových sítí pro účely řešení. To bude jeden z prvních pokusů o zavedení hlubokých neuronových sítí pro zpracování přirozeného jazyka pro obchodní účely. To umožní dosáhnout jedinečných funkcí v kvalitě a přesnosti analýzy zpracovaného textu a účinnosti přípravy těchto analýz. Projekt předpokládá výzkum týkající se přizpůsobení architektury hlubokých neuronových sítí zpracování přirozeného jazyka, nástrojů pro získávání a přípravu dat pro strojové učení, přípravy modelů klasifikace obsahu, extrahátorů informací a architektury prostředí pro streamování dat velkého objemu (data velkého objemu) a kombinování těchto prvků pomocí mechanismu zpětné vazby umožňujícího autokorekci a neustálé učení modelů. Cíle projektu bude dosaženo provedením 4 výzkumných úkolů: 1 (BP) Shromažďování údajů 2. (OP) Zpracování dat 3. Můžu se spárovat? (Czech)
Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Účel veřejné podpory: Článek 25 nařízení (ES) č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se v souladu s články 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité kategorie podpory za slučitelné s vnitřním trhem To je všechno. EU L 187/1 ze dne 26.6.2014). Cílem výzkumného projektu bude vytvoření řešení pro automatizaci podnikových procesů na základě nestrukturovaných dat. Řešení Applica bude určeno především velkým podnikům, které provádějí obchodní procesy založené na tomto typu dat. Koncepce řešení umožňuje jeho aplikaci v jakékoli tematické oblasti, a to i v procesech, kde je požadována úroveň přesnosti při zpracování dat na úrovni téměř 100 %. Koncept projektu předpokládá realizaci výzkumné práce zaměřené na realizaci hlubokých neuronových sítí pro potřeby řešení. Jedná se o jeden z prvních pokusů o implementaci hlubokých neuronových sítí pro zpracování přirozeného jazyka pro potřeby podnikání. To umožní dosažení jedinečných funkcí z hlediska kvality a přesnosti analýzy zpracovaného textu a účinnosti přípravy těchto analýz. Projekt zahrnuje výzkumnou práci na přizpůsobení architektury hlubokých neuronových sítí zpracování přirozeného jazyka, na nástrojích pro získávání a přípravu dat pro strojové učení, přípravě modelů klasifikátoru obsahu, odlučovačů informací a architektury prostředí pro streamování velkých objemů dat (velkých dat) a kombinování těchto prvků pomocí mechanismu zpětné vazby, který umožňuje vlastní korekci řešení a neustálé učení modelu. Cíle projektu bude dosaženo provedením čtyř výzkumných úkolů: 1 (BP) Údaje 2. (BP) Zpracování údajů 3. (BP) Fittings? (Czech)
Property / summaryProperty / summary
Atbalsta programmas atsauces numurs: SA.41471(2015/X) Publiskā atbalsta mērķis: EK 2014. gada 17. jūnija Regulas Nr. 651/2014, ar ko noteiktus atbalsta veidus atzīst par saderīgiem ar iekšējo tirgu, piemērojot Līguma 107. un 108. pantu (OV L., 25. pants). EU L 187/1, 26.6.2014.). Pētniecības projekta mērķis būs radīt risinājumu biznesa procesu automatizācijai, pamatojoties uz nestrukturētiem datiem. Applica risinājums galvenokārt tiks adresēts lieliem uzņēmumiem, kas veic uzņēmējdarbības procesus, pamatojoties uz šāda veida datiem. Risinājuma koncepcija ļauj to piemērot jebkurā tematiskajā jomā, tostarp procesos, kuros datu apstrādei ir vajadzīga precizitāte gandrīz 100 % līmenī. Projekta koncepcija paredz īstenot pētniecības darbus, kas vērsti uz dziļu neironu tīklu ieviešanu risinājuma nolūkā. Tas būs viens no pirmajiem mēģinājumiem ieviest dziļus neironu tīklus, lai apstrādātu dabisko valodu biznesa vajadzībām. Tas ļaus panākt unikālas funkcionalitātes attiecībā uz apstrādātā teksta analīzes kvalitāti un precizitāti un šādu analīžu sagatavošanas efektivitāti. Projekts paredz pētījumus par dziļo neironu tīklu arhitektūras pielāgošanu dabiskai valodas apstrādei, rīkiem datu iegūšanai un sagatavošanai mašīnmācīšanās vajadzībām, satura klasifikācijas modeļu, informācijas ieguves un vides arhitektūras sagatavošanu liela apjoma datu (lielo datu) straumēšanai un šo elementu apvienošanu, izmantojot atgriezeniskās saites mehānismu, kas ļauj veikt autokorekciju un pastāvīgi apgūt modeļus. Projekta mērķis tiks sasniegts, veicot 4 pētniecības uzdevumus: 1 (PP) Datu vākšana 2. (BP) Datu apstrāde 3. (BP) Vai es varu sapārot? (Latvian)
Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Publiskā atbalsta mērķis: 25. pants 2014. gada 17. jūnija Regulā (EK) Nr. 651/2014, ar ko noteiktas atbalsta kategorijas atzīst par saderīgām ar iekšējo tirgu, piemērojot Līguma 107. un 108. pantu Tas ir viss. EU L 187/1, 26.6.2014. Pētījuma projekta mērķis būs radīt risinājumu biznesa procesu automatizēšanai, pamatojoties uz nestrukturētiem datiem. Applica risinājums tiks adresēts galvenokārt lieliem uzņēmumiem, kas veic uzņēmējdarbības procesus, pamatojoties uz šāda veida datiem. Risinājuma koncepcija ļauj to piemērot jebkurā tematiskajā jomā, tostarp procesos, kuros nepieciešama precizitāte, apstrādājot datus gandrīz 100 % līmenī. Projekta koncepcija paredz īstenot pētniecības darbu, kura mērķis ir ieviest dziļus neironu tīklus risinājuma vajadzībām. Tas būs viens no pirmajiem mēģinājumiem ieviest dziļus neironu tīklus, lai apstrādātu dabisko valodu biznesa vajadzībām. Tas ļaus sasniegt unikālas funkcijas attiecībā uz apstrādātā teksta analīzes kvalitāti un precizitāti un šādu analīžu sagatavošanas efektivitāti. Projekts ietver pētījumu par dziļu neironu tīklu arhitektūras pielāgošanu dabiskās valodas apstrādei, par instrumentiem datu iegūšanai un sagatavošanai mašīnmācīšanās vajadzībām, satura klasifikatoru modeļu, informācijas nosūcēju un vides arhitektūras sagatavošanu lielu datu (lielo datu) straumēšanai un šo elementu apvienošanu, izmantojot atgriezeniskās saites mehānismu, kas nodrošina risinājuma paškoriģēšanu un pastāvīgu modeļu mācīšanos. Projekta mērķis tiks sasniegts, īstenojot 4 pētniecības uzdevumus: 1 (BP) Datu iegūšana 2. (BP) Datu apstrāde 3. (BP) armatūra? (Latvian)
Property / summaryProperty / summary
Uimhir thagartha an chláir cabhrach: SA.41471(2015/X) Cuspóir na cabhrach poiblí: Airteagal 25 de Rialachán CE Uimh. 651/2014 an 17 Meitheamh 2014 ina ndearbhaítear go bhfuil cineálacha áirithe cabhrach comhoiriúnach leis an margadh inmheánach i gcur i bhfeidhm Airteagal 107 agus Airteagal 108 den Chonradh (IO L. Is oth liom. AE L 187/1 an 26.6.2014). Is é aidhm an tionscadail taighde réiteach a chruthú chun próisis ghnó a uathoibriú bunaithe ar shonraí neamhstruchtúrtha. Díreofar réiteach Applica go príomha ar chuideachtaí móra, a dhéanann próisis ghnó bunaithe ar an gcineál seo sonraí. Le coincheap an tuaslagáin is féidir é a chur i bhfeidhm in aon réimse téamach, lena n-áirítear próisis ina bhfuil leibhéal beachtais ag teastáil chun sonraí a phróiseáil ar leibhéal gar do 100 %. Glacann coincheap an tionscadail le cur chun feidhme oibreacha taighde atá dírithe ar líonraí néaracha doimhne a chur chun feidhme chun críche an réitigh. Beidh sé seo ar cheann de na chéad iarrachtaí chun líonraí néaracha doimhne a chur i bhfeidhm chun teanga nádúrtha a phróiseáil ar mhaithe le gnó. Leis sin, beifear in ann feidhmiúlachtaí uathúla a bhaint amach i gcáilíocht agus i gcruinneas na hanailíse ar an téacs próiseáilte agus in éifeachtúlacht ullmhú na n-anailísí sin. Beartaítear leis an tionscadal taighde maidir le hailtireacht líonraí néaracha doimhne a chur in oiriúint do phróiseáil teanga nádúrtha, uirlisí chun sonraí a fháil agus a ullmhú le haghaidh meaisínfhoghlama, samhlacha aicmithe inneachair, asbhainteoirí faisnéise agus ailtireacht chomhshaoil a ullmhú chun sonraí mórtoirte (mórshonraí) a shruthú agus na heilimintí sin a chomhcheangal le sásra aiseolais lena gcumasaítear uathcheartú agus foghlaim leanúnach samhlacha. Bainfear an cuspóir projectâEURs amach trí 4 thasc taighde a dhéanamh: 1 (BP) Bailiú sonraí 2. (BP) Próiseáil sonraí 3. Cé gurbh iad Avondale rogha na coitianta tháinig buachaillí GCM le plean agus chuireadar I bhfeidhm é. (Irish)
Uimhir_reference_aid_clár: SA.41471(2015/X) Cuspóir na cabhrach poiblí: Airteagal 25 de Rialachán (CE) Uimh. 651/2014 an 17 Meitheamh 2014 ina ndearbhaítear go bhfuil catagóirí áirithe cabhrach comhoiriúnach leis an margadh inmheánach i gcur i bhfeidhm Airteagail 107 agus 108 den Chonradh Sin é. AE L 187/1 an 26.6.2014). Is é aidhm an tionscadail taighde réiteach a chruthú chun próisis ghnó a uathoibriú bunaithe ar shonraí neamhstruchtúrtha. Díreofar an réiteach Applica go príomha ar fhiontair mhóra a dhéanann próisis ghnó bunaithe ar an gcineál seo sonraí. Fágann coincheap an tuaslagáin gur féidir é a chur i bhfeidhm in aon réimse téamach, lena n-áirítear i bpróisis inar gá leibhéal beachtais agus sonraí á bpróiseáil ar leibhéal gar do 100 %. Glacann coincheap an tionscadail le cur chun feidhme na hoibre taighde atá dírithe ar líonraí néaracha doimhne a chur chun feidhme do riachtanais an réitigh. Beidh sé seo ar cheann de na chéad iarrachtaí chun líonraí néaracha doimhne a chur i bhfeidhm chun teanga nádúrtha a phróiseáil ar mhaithe le riachtanais ghnó. Leis sin beifear in ann feidhmiúlachtaí uathúla a bhaint amach ó thaobh cháilíocht agus chruinneas na hanailíse ar an téacs próiseáilte agus ó thaobh éifeachtacht ullmhú na n-anailísí sin. Áirítear leis an tionscadal obair thaighde maidir le hailtireacht líonraí néaracha doimhne a chur in oiriúint do phróiseáil teanga nádúrtha, maidir le huirlisí chun sonraí a fháil agus a ullmhú le haghaidh meaisínfhoghlama, maidir le samhlacha aicmithe ábhair, asbhainteoirí faisnéise agus ailtireacht chomhshaoil a ullmhú chun toirteanna móra sonraí (mórshonraí) a shruthú agus na heilimintí sin a chomhcheangal trí mheicníocht aiseolais a úsáid lena bhféadfar féincheartú ar an réiteach agus ar an bhfoghlaim leanúnach samhla. Bainfear aidhm an tionscadail amach trí 4 thasc taighde a chur chun feidhme: 1 (BP) Sonraí a fháil 2. (BP) Próiseáil sonraí 3. (BP) Feistis? (Irish)
Property / summaryProperty / summary
Referenčna številka programa pomoči: SA.41471(2015/X) Namen državne pomoči: Člen 25 Uredbe ES št. 651/2014 z dne 17. junija 2014 o razglasitvi nekaterih vrst pomoči za združljive z notranjim trgom pri uporabi členov 107 in 108 Pogodbe (UL L. EU L 187/1 z dne 26. junija 2014). Cilj raziskovalnega projekta bo ustvariti rešitev za avtomatizacijo poslovnih procesov, ki temeljijo na nestrukturiranih podatkih. Rešitev Applica bo namenjena predvsem velikim podjetjem, ki izvajajo poslovne procese na podlagi tovrstnih podatkov. Koncept rešitve omogoča njeno uporabo na katerem koli tematskem področju, vključno s postopki, pri katerih je za obdelavo podatkov potrebna stopnja natančnosti na ravni skoraj 100 %. Koncept projekta predvideva izvedbo raziskovalnih del, namenjenih implementaciji globokih nevronskih mrež za namen rešitve. To bo eden prvih poskusov vzpostavitve globokih nevronskih mrež za obdelavo naravnega jezika v poslovne namene. To bo omogočilo doseganje edinstvenih funkcionalnosti kakovosti in točnosti analize obdelanega besedila ter učinkovitosti priprave takšnih analiz. Projekt predvideva raziskave o prilagajanju arhitekture globokih nevronskih omrežij obdelavi naravnega jezika, orodjih za pridobivanje in pripravo podatkov za strojno učenje, pripravi modelov razvrščanja vsebin, ekstraktorjev informacij in okoljske arhitekture za pretakanje podatkov velikih količin (velikih podatkov) ter združevanju teh elementov z mehanizmom povratnih informacij, ki omogoča samodejno popravljanje in stalno učenje modelov. Cilj projekta bo dosežen z izvedbo 4 raziskovalnih nalog: 1 (BP) Zbiranje podatkov 2. (BP) Obdelava podatkov 3. (BP) Se lahko seznanim? (Slovenian)
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Namen državne pomoči: Člen 25 Uredbe (ES) št. 651/2014 z dne 17. junija 2014 o razglasitvi nekaterih vrst pomoči za združljive z notranjim trgom pri uporabi členov 107 in 108 Pogodbe To je vse. EU L 187/1 z dne 26.6.2014). Cilj raziskovalnega projekta bo ustvariti rešitev za avtomatizacijo poslovnih procesov na podlagi nestrukturiranih podatkov. Rešitev Applica bo namenjena predvsem velikim podjetjem, ki bodo izvajala poslovne procese na podlagi tovrstnih podatkov. Koncept rešitve omogoča njeno uporabo na katerem koli tematskem področju, tudi v postopkih, kjer je potrebna raven natančnosti pri obdelavi podatkov na ravni, ki je blizu 100 %. Koncept projekta predvideva izvajanje raziskovalnega dela, katerega cilj je vzpostavitev globokih nevronskih mrež za potrebe rešitve. To bo eden prvih poskusov vzpostavitve globokih nevronskih mrež za obdelavo naravnega jezika za poslovne potrebe. To bo omogočilo doseganje edinstvenih funkcionalnosti v smislu kakovosti in točnosti analize obdelanega besedila ter učinkovitosti priprave takšnih analiz. Projekt vključuje raziskovalno delo na področju prilagajanja arhitekture globokih nevronskih omrežij obdelavi naravnega jezika, orodij za pridobivanje in pripravo podatkov za strojno učenje, priprave modelov klasifikatorjev vsebin, odsesovalnikov informacij in okoljske arhitekture za pretakanje velikih količin podatkov (velikih podatkov) ter kombiniranja teh elementov z uporabo mehanizma povratnih informacij, ki omogoča samopopravljanje rešitve in stalno učenje modelov. Cilj projekta bo dosežen z izvajanjem štirih raziskovalnih nalog: 1 (BP) Pridobivanje podatkov 2. (BP) Obdelava podatkov 3. (BP) Priprava? (Slovenian)
Property / summaryProperty / summary
Референтен номер на програмата за помощ: SA.41471(2015/X) Цел на публичната помощ: Член 25 от Регламент (ЕС) № 651/2014 на Съвета от 17 юни 2014 г. за обявяване на някои видове помощи за съвместими с вътрешния пазар в приложение на членове 107 и 108 от Договора (ОВ L., стр. 1). ЕС L 187/1 от 26.6.2014 г.). Целта на изследователския проект ще бъде да се създаде решение за автоматизиране на бизнес процесите въз основа на неструктурирани данни. Решението на Applica ще бъде насочено предимно към големите дружества, които извършват бизнес процеси въз основа на този вид данни. Концепцията за решението позволява то да се прилага във всяка тематична област, включително в процеси, при които се изисква ниво на точност за обработка на данни на ниво близо 100 %. Концепцията на проекта предполага осъществяването на научноизследователски дейности, насочени към изграждането на дълбоки невронни мрежи за целите на решението. Това ще бъде един от първите опити за внедряване на дълбоки невронни мрежи за обработка на естествения език за бизнес цели. Това ще даде възможност за постигане на уникални функционалности в качеството и точността на анализа на обработения текст и ефективността на изготвянето на такива анализи. Проектът предвижда изследвания за адаптиране на архитектурата на дълбоките невронни мрежи към обработката на естествени езици, инструменти за получаване и подготовка на данни за машинно самообучение, изготвяне на модели за класификация на съдържанието, екстрактори на информация и архитектура на околната среда за стрийминг на големи обеми данни (големи данни) и комбиниране на тези елементи с помощта на механизъм за обратна връзка, позволяващ автокорекция и постоянно изучаване на моделите. Целта на проекта ще бъде постигната чрез изпълнение на 4 изследователски задачи: 1 (BP) Събиране на данни 2. (BP) Обработка на данни 3. (BP) Мога ли да се чифтосам? (Bulgarian)
Number_reference_aid_програма: SA.41471(2015/X) Цел на публичната помощ: Член 25 от Регламент (ЕО) № 651/2014 от 17 юни 2014 г. за обявяване на някои категории помощи за съвместими с вътрешния пазар в приложение на членове 107 и 108 от Договора Това е всичко. EU L 187/1 от 26.6.2014 г.). Целта на изследователския проект ще бъде да се създаде решение за автоматизиране на бизнес процесите въз основа на неструктурирани данни. Решението Applica ще бъде насочено предимно към големи предприятия, които извършват бизнес процеси въз основа на този тип данни. Концепцията за решението дава възможност да се прилага във всяка тематична област, включително в процеси, при които се изисква ниво на точност при обработката на данни на ниво, близко до 100 %. Концепцията на проекта предполага осъществяването на научноизследователска работа, насочена към внедряване на дълбоки невронни мрежи за нуждите на решението. Това ще бъде един от първите опити за внедряване на дълбоки невронни мрежи за обработка на естествения език за бизнес нужди. Това ще позволи постигането на уникални функционалности по отношение на качеството и точността на анализа на обработения текст и ефективността на изготвянето на такива анализи. Проектът включва изследователска работа по адаптиране на архитектурата на дълбоките невронни мрежи към обработката на естествен език, върху инструменти за получаване и подготовка на данни за машинно обучение, изготвяне на модели на класификатори на съдържание, екстрактори на информация и архитектура на околната среда за стрийминг на големи обеми от данни (големи данни) и комбиниране на тези елементи чрез механизъм за обратна връзка, който позволява самокоригиране на решението и постоянно обучение на модели. Целта на проекта ще бъде постигната чрез изпълнение на 4 изследователски задачи: 1 (БП) Придобиване на данни 2. (БП) Обработване на данни 3. Фитинги? (Bulgarian)
Property / summaryProperty / summary
Numru ta’ referenza tal-programm ta’ għajnuna: SA.41471(2015/X) Għan ta’ għajnuna pubblika: L-Artikolu 25 tar-Regolament tal-KE Nru 651/2014 tas-17 ta’ Ġunju 2014 li jiddikjara li ċerti tipi ta’ għajnuna huma kompatibbli mas-suq intern fl-applikazzjoni tal-Artikoli 107 u 108 tat-Trattat (ĠU L. I’m sorry. UE L 187/1 tas-26.06.2014). L-għan tal-proġett ta’ riċerka se jkun li tinħoloq soluzzjoni għall-awtomatizzazzjoni tal-proċessi tan-negozju bbażati fuq data mhux strutturata. Is-soluzzjoni Applica se tiġi indirizzata primarjament lil kumpaniji kbar, li jwettqu proċessi ta’ negozju bbażati fuq din it-tip ta’ data. Il-kunċett tas-soluzzjoni jippermetti li tiġi applikata fi kwalunkwe qasam tematiku, inklużi proċessi fejn ikun meħtieġ livell ta’ preċiżjoni għall-ipproċessar tad-data f’livell qrib il-100 %. Il-kunċett tal-proġett jassumi l-implimentazzjoni ta’ xogħlijiet ta’ riċerka mmirati lejn l-implimentazzjoni ta’ netwerks newrali profondi għall-fini tas-soluzzjoni. Dan se jkun wieħed mill-ewwel tentattivi biex jiġu implimentati netwerks newrali fil-fond biex jipproċessaw il-lingwa naturali għal skopijiet ta’ negozju. Dan se jagħmilha possibbli li jinkisbu funzjonalitajiet uniċi fil-kwalità u l-preċiżjoni tal-analiżi tat-test ipproċessat u l-effiċjenza tat-tħejjija ta’ tali analiżi. Il-proġett jipprevedi riċerka dwar l-adattament tal-arkitettura ta’ netwerks newrali profondi għall-ipproċessar tal-lingwi naturali, għodod għall-kisba u t-tħejjija tad-data għat-tagħlim awtomatiku, it-tħejjija ta’ mudelli ta’ klassifikazzjoni tal-kontenut, estratturi tal-informazzjoni u l-arkitettura ambjentali għall-istreaming ta’ data ta’ volum kbir (big data) u l-kombinazzjoni ta’ dawn l-elementi bl-użu ta’ mekkaniżmu ta’ feedback li jippermetti awtokorrezzjoni u tagħlim kostanti tal-mudelli. L-objettiv projectâ EUR ser jinkiseb billi jitwettqu 4 kompiti ta ‘riċerka: 1 (BP) Ġbir ta’ data 2. (BP) L-ipproċessar tad-data 3. (BP) Nista ‘par up? (Maltese)
Number_reference_aid_programm: SA.41471(2015/X) Skop ta’ għajnuna pubblika: L-Artikolu 25 tar-Regolament (KE) Nru 651/2014 tas-17 ta’ Ġunju 2014 li jiddikjara ċerti kategoriji ta’ għajnuna bħala kompatibbli mas-suq intern skont l-Artikoli 107 u 108 tat-Trattat Li huwa. UE L 187/1 tas-26.6.2014). L-għan tal-proġett ta’ riċerka se jkun li tinħoloq soluzzjoni għall-awtomatizzazzjoni tal-proċessi tan-negozju bbażati fuq data mhux strutturata. Is-soluzzjoni Applica se tiġi indirizzata primarjament lill-intrapriżi l-kbar, li jwettqu proċessi tan-negozju bbażati fuq din it-tip ta’ data. Il-kunċett tas-soluzzjoni jagħmilha possibbli li tiġi applikata fi kwalunkwe qasam tematiku, inkluż fi proċessi fejn ikun meħtieġ livell ta’ preċiżjoni meta d-data tiġi pproċessata f’livell qrib il-100 %. Il-kunċett tal-proġett jassumi l-implimentazzjoni ta’ ħidma ta’ riċerka mmirata lejn l-implimentazzjoni ta’ netwerks newrali profondi għall-ħtiġijiet tas-soluzzjoni. Dan se jkun wieħed mill-ewwel tentattivi biex jiġu implimentati netwerks newrali profondi biex tiġi pproċessata l-lingwa naturali għall-ħtiġijiet tan-negozju. Dan se jippermetti l-kisba ta’ funzjonalitajiet uniċi f’termini tal-kwalità u l-preċiżjoni tal-analiżi tat-test ipproċessat u l-effettività tat-tħejjija ta’ tali analiżi. Il-proġett jinkludi ħidma ta’ riċerka dwar l-adattament tal-arkitettura ta’ netwerks newrali profondi għall-ipproċessar tal-lingwa naturali, dwar għodod għall-kisba u t-tħejjija tad-data għat-tagħlim awtomatiku, it-tħejjija ta’ mudelli ta’ klassifikaturi tal-kontenut, estratturi tal-informazzjoni u l-arkitettura ambjentali għall-istreaming ta’ volumi kbar ta’ data (big data) u l-kombinazzjoni ta’ dawn l-elementi bl-użu ta’ mekkaniżmu ta’ feedback li jippermetti l-awtokorrezzjoni tas-soluzzjoni u t-tagħlim kontinwu tal-mudell. L-għan tal-proġett se jintlaħaq permezz tal-implimentazzjoni ta’ 4 kompiti ta’ riċerka: 1 (BP) Akkwiżizzjoni tad-data 2. (AP) Proċessar ta’ data 3. (BP) Fittings? (Maltese)
Property / summaryProperty / summary
Número de referência do programa de ajuda: SA.41471(2015/X) Objetivo do auxílio público: Artigo 25.º do Regulamento (UE) n.º 651/2014 do Conselho, de 17 de junho de 2014, que declara certos tipos de auxílios compatíveis com o mercado interno na aplicação dos artigos 107.º e 108.º do Tratado (JO L. EU L 187/1 de 26.6.2014). O objetivo do projeto de pesquisa será criar uma solução para automatizar processos de negócios ganzas em dados não estruturados. A solução Applica será dirigida principalmente às grandes empresas, que realizam processos de negócios ganzas nesse tipo de dados. O conceito de solução permite a sua aplicação em qualquer área temática, incluindo processos em que seja necessário um nível de precisão para o tratamento de dados a um nível próximo de 100 %. O conceito do projeto pressupõe a implementação de trabalhos de pesquisa voltados para a implementação de redes neurais profundas para fins da solução. Esta será uma das primeiras tentativas de implementar redes neurais profundas para processar a linguagem natural para fins comerciais. Isto permitirá alcançar funcionalidades únicas na qualidade e precisão da análise do texto processado e na eficiência da preparação dessas análises. O projeto prevê a investigação sobre a adaptação da arquitetura das redes neurais profundas ao processamento de linguagem natural, ferramentas para a obtenção e preparação de dados para a aprendizagem automática, a preparação de modelos de classificação de conteúdos, extratores de informação e arquitetura de ambiente para a transmissão de dados de grande volume (grandes dados) e a combinação destes elementos utilizando um mecanismo de feedback que permite a autocorreção e a aprendizagem constante de modelos. O objetivo do projeto será alcançado através da realização de 4 tarefas de investigação: 1 (BP) Recolha de dados 2. (BP) Processamento de dados 3. (BP) Posso emparelhar-me? (Portuguese)
Number_reference_aid_programa: SA.41471(2015/X) Objetivo do auxílio público: Artigo 25.º do Regulamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junho de 2014, que declara certas categorias de auxílios compatíveis com o mercado interno, em aplicação dos artigos 107.º e 108.º do Tratado É isso mesmo. UE L 187/1 de 26.6.2014). O objetivo do projeto de pesquisa será criar uma solução para automatizar processos de negócios ganzas em dados não estruturados. A solução Applica será dirigida principalmente às grandes empresas, realizando processos de negócios com base neste tipo de dados. O conceito de solução permite aplicá-la em qualquer área temática, incluindo em processos em que é necessário um nível de precisão no tratamento de dados a um nível próximo de 100 %. O conceito do projeto pressupõe a implementação de trabalhos de pesquisa voltados para a implementação de redes neurais profundas para as necessidades da solução. Esta será uma das primeiras tentativas de implementar redes neurais profundas para processar a linguagem natural para as necessidades dos negócios. Tal permitirá a obtenção de funcionalidades únicas em termos de qualidade e exatidão da análise do texto processado e da eficácia da preparação dessas análises. O projeto inclui trabalhos de investigação sobre a adaptação da arquitetura de redes neurais profundas ao processamento de linguagem natural, sobre ferramentas para a obtenção e preparação de dados para a aprendizagem automática, preparação de modelos de classificadores de conteúdo, extratores de informação e arquitetura de ambiente para transmitir grandes volumes de dados (grandes dados) e combinar estes elementos utilizando um mecanismo de feedback que permite a autocorreção da solução e a aprendizagem constante do modelo. O objetivo do projeto será alcançado através da execução de 4 tarefas de investigação: 1 (BP) Aquisição de dados 2. (BP) Processamento de dados 3. (BP) Encaixes? (Portuguese)
Property / summaryProperty / summary
Støtteprogrammets referencenummer: SA.41471(2015/X) Formål med offentlig støtte: Artikel 25 i forordning (EF) nr. 651/2014 af 17. juni 2014 om visse former for støttes forenelighed med det indre marked i henhold til traktatens artikel 107 og 108 (EUT L. EU L 187/1 af 26.6.2014). Formålet med forskningsprojektet vil være at skabe en løsning til automatisering af forretningsprocesser baseret på ustrukturerede data. Applica-løsningen vil primært blive rettet mod store virksomheder, der udfører forretningsprocesser baseret på denne type data. Konceptet med løsningen gør det muligt at anvende den på et hvilket som helst temaområde, herunder processer, hvor der kræves et præcisionsniveau for behandling af data på et niveau på næsten 100 %. Konceptet med projektet forudsætter gennemførelse af forskningsaktiviteter, der tager sigte på gennemførelse af dybe neurale netværk med henblik på løsningen. Dette vil være et af de første forsøg på at gennemføre dybe neurale netværk til at behandle naturligt sprog til erhvervsmæssige formål. Dette vil gøre det muligt at opnå unikke funktionaliteter i kvaliteten og nøjagtigheden af analysen af den behandlede tekst og effektiviteten af udarbejdelsen af sådanne analyser. Projektet tager sigte på forskning i tilpasning af arkitekturen i dybe neurale netværk til behandling af naturlige sprog, værktøjer til indhentning og forberedelse af data til maskinlæring, udarbejdelse af indholdsklassifikationsmodeller, informationsekstraktorer og miljøarkitektur til streaming af store mængder data (store data) og kombinere disse elementer ved hjælp af en feedbackmekanisme, der muliggør automatisk korrektion og konstant indlæring af modeller. Projektets mål vil blive nået ved at udføre 4 forskningsopgaver: 1 (BP) Dataindsamling 2. (BP) Databehandling 3. (BP) Kan jeg parre mig? (Danish)
Nummer_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Formål med offentlig støtte: Artikel 25 i forordning (EF) nr. 651/2014 af 17. juni 2014 om visse former for støttes forenelighed med det indre marked i henhold til traktatens artikel 107 og 108 Det er det. EU L 187/1 af 26.6.2014). Formålet med forskningsprojektet er at skabe en løsning til automatisering af forretningsprocesser baseret på ustrukturerede data. Applica-løsningen vil primært blive rettet mod store virksomheder, der udfører forretningsprocesser baseret på denne type data. Løsningens koncept gør det muligt at anvende den på et hvilket som helst temaområde, herunder i processer, hvor der kræves et præcisionsniveau ved behandling af data på et niveau tæt på 100 %. Projektets koncept forudsætter gennemførelse af forskningsarbejde, der tager sigte på at implementere dybe neurale netværk til brug for løsningen. Dette vil være et af de første forsøg på at implementere dybe neurale netværk til at behandle naturligt sprog til erhvervslivets behov. Dette vil gøre det muligt at opnå unikke funktionaliteter med hensyn til kvaliteten og nøjagtigheden af analysen af den behandlede tekst og effektiviteten af udarbejdelsen af sådanne analyser. Projektet omfatter forskning i tilpasning af arkitekturen af dybe neurale netværk til naturlig sprogbehandling, værktøjer til indhentning og forberedelse af data til maskinindlæring, udarbejdelse af indholdsklassifikatormodeller, informationsudvindere og miljøarkitektur til streaming af store datamængder (big data) og kombinere disse elementer ved hjælp af en feedbackmekanisme, der giver mulighed for selvkorrektion af løsningen og konstant modelindlæring. Projektets mål vil blive nået gennem gennemførelse af 4 forskningsopgaver: 1 (BP) Indkøb af data 2. (BP) Databehandling 3. (BP) Montering? (Danish)
Property / summaryProperty / summary
Numărul de referință al programului de ajutor: SA.41471(2015/X) Scopul ajutorului public: Articolul 25 din Regulamentul (UE) nr. 651/2014 din 17 iunie 2014 de declarare a anumitor tipuri de ajutoare compatibile cu piața internă în aplicarea articolelor 107 și 108 din tratat (JO L. Îmi pare rău. UE L 187/1 din 26.6.2014). Scopul proiectului de cercetare va fi de a crea o soluție pentru automatizarea proceselor de afaceri bazate pe date nestructurate. Soluția Applica se va adresa în primul rând marilor companii, care desfășoară procese de afaceri bazate pe acest tip de date. Conceptul de soluție permite aplicarea acesteia în orice domeniu tematic, inclusiv în procesele în care este necesar un nivel de precizie pentru prelucrarea datelor la un nivel de aproape 100 %. Conceptul proiectului presupune implementarea lucrărilor de cercetare care vizează implementarea rețelelor neuronale profunde în scopul soluției. Aceasta va fi una dintre primele încercări de a implementa rețele neuronale profunde pentru a procesa limbajul natural în scopuri de afaceri. Acest lucru va permite realizarea unor funcționalități unice în ceea ce privește calitatea și acuratețea analizei textului prelucrat și eficiența pregătirii acestor analize. Proiectul are în vedere activități de cercetare privind adaptarea arhitecturii rețelelor neuronale profunde la prelucrarea limbajului natural, instrumente pentru obținerea și pregătirea datelor pentru învățarea automată, pregătirea modelelor de clasificare a conținutului, a extractoarelor de informații și a arhitecturii de mediu pentru streamingul de date cu volum mare (date mari) și combinarea acestor elemente utilizând un mecanism de feedback care să permită autocorectarea și învățarea constantă a modelelor. Obiectivul proiectului va fi realizat prin realizarea a 4 sarcini de cercetare: 1 (BP) Colectarea datelor 2. (BP) Prelucrarea datelor 3. Pot să mă împerechez? (Romanian)
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Scopul ajutorului public: Articolul 25 din Regulamentul (CE) nr. 651/2014 din 17 iunie 2014 de declarare a anumitor categorii de ajutoare compatibile cu piața internă în aplicarea articolelor 107 și 108 din tratat Asta e tot. UE L 187/1 din 26.6.2014). Scopul proiectului de cercetare va fi de a crea o soluție pentru automatizarea proceselor de afaceri bazate pe date nestructurate. Soluția Applica va fi adresată în primul rând întreprinderilor mari, derulând procese de afaceri bazate pe acest tip de date. Conceptul de soluție permite aplicarea acesteia în orice domeniu tematic, inclusiv în procesele în care este necesar un nivel de precizie atunci când se prelucrează date la un nivel apropiat de 100 %. Conceptul proiectului presupune implementarea unor lucrări de cercetare menite să implementeze rețele neuronale profunde pentru nevoile soluției. Aceasta va fi una dintre primele încercări de a implementa rețele neuronale profunde pentru a procesa limbajul natural pentru nevoile de afaceri. Acest lucru va permite realizarea unor funcționalități unice în ceea ce privește calitatea și acuratețea analizei textului prelucrat și eficacitatea pregătirii unor astfel de analize. Proiectul include lucrări de cercetare privind adaptarea arhitecturii rețelelor neuronale profunde la procesarea limbajului natural, instrumente pentru obținerea și pregătirea datelor pentru învățarea automată, pregătirea modelelor de clasificare a conținutului, extragetoarele de informații și arhitectura mediului pentru streaming volume mari de date (date mari) și combinarea acestor elemente cu ajutorul unui mecanism de feedback care permite autocorectarea soluției și învățarea constantă a modelului. Scopul proiectului va fi atins prin implementarea a 4 sarcini de cercetare: 1 (BP) Achiziția de date 2. (BP) Prelucrarea datelor 3. (BP) Fitinguri? (Romanian)
Property / summaryProperty / summary
Stödprogrammets referensnummer: SA.41471(2015/X) Syftet med det offentliga stödet: Artikel 25 i förordning (EU) nr 651/2014 av den 17 juni 2014 genom vilken vissa typer av stöd förklaras förenliga med den inre marknaden vid tillämpningen av artiklarna 107 och 108 i fördraget (EUT L. EU L 187/1 av den 26 juni 2014). Syftet med forskningsprojektet kommer att vara att skapa en lösning för att automatisera affärsprocesser baserat på ostrukturerad data. Applica-lösningen kommer i första hand att riktas till stora företag som genomför affärsprocesser baserade på denna typ av data. Lösningskonceptet gör det möjligt att tillämpa den på alla tematiska områden, inklusive processer där det krävs en precisionsnivå för behandling av uppgifter på nära 100 %. Konceptet för projektet förutsätter genomförandet av forskningsarbete som syftar till att genomföra djupa neurala nätverk för lösningens syfte. Detta kommer att vara ett av de första försöken att införa djupa neurala nätverk för att bearbeta naturligt språk för affärsändamål. Detta kommer att göra det möjligt att uppnå unika funktioner när det gäller kvaliteten och noggrannheten i analysen av den behandlade texten och effektiviteten i utarbetandet av sådana analyser. Projektet avser forskning om anpassning av arkitekturen i djupa neurala nätverk till bearbetning av naturligt språk, verktyg för att inhämta och förbereda data för maskininlärning, utarbetande av modeller för klassificering av innehåll, informationsutdragare och miljöarkitektur för strömmande stora volymdata (stordata) och kombinera dessa element med hjälp av en återkopplingsmekanism som möjliggör automatisk korrigering och konstant inlärning av modeller. Projektets mål kommer att uppnås genom att utföra fyra forskningsuppgifter: 1 (BP) Datainsamling 2. (BP) Databehandling 3. (BP) Kan jag para ihop? (Swedish)
Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Syfte med offentligt stöd: Artikel 25 i förordning (EG) nr 651/2014 av den 17 juni 2014 genom vilken vissa kategorier av stöd förklaras förenliga med den inre marknaden vid tillämpningen av artiklarna 107 och 108 i fördraget Det är allt. EU L 187/1 av den 26 juni 26.6.2014). Syftet med forskningsprojektet är att skapa en lösning för att automatisera affärsprocesser baserade på ostrukturerad data. Applica-lösningen riktar sig främst till stora företag och genomför affärsprocesser baserade på denna typ av data. Konceptet med lösningen gör det möjligt att tillämpa den på alla tematiska områden, även i processer där det krävs en precisionsnivå vid behandling av data på en nivå nära 100 %. Projektets koncept förutsätter genomförandet av forskningsarbete som syftar till att implementera djupa neurala nätverk för lösningens behov. Detta kommer att vara ett av de första försöken att implementera djupa neurala nätverk för att bearbeta naturligt språk för företagens behov. Detta kommer att göra det möjligt att uppnå unika funktioner när det gäller kvaliteten och noggrannheten i analysen av den bearbetade texten och effektiviteten i utarbetandet av sådana analyser. Projektet omfattar forskningsarbete om att anpassa arkitekturen för djupa neurala nätverk till naturlig språkbehandling, om verktyg för att erhålla och förbereda data för maskininlärning, förbereda innehållsklassificeringsmodeller, informationsutdragare och miljöarkitektur för att strömma stora datavolymer (stora data) och kombinera dessa element med hjälp av en återkopplingsmekanism som möjliggör självkorrigering av lösningen och konstant modellinlärning. Syftet med projektet kommer att uppnås genom att fyra forskningsuppgifter genomförs: 1 (BP) Dataanskaffning 2. (BP) Databehandling 3. (BP) Fittings? (Swedish)

Revision as of 16:32, 2 March 2023

Project Q77723 in Poland
Language Label Description Also known as
English
Robotisation of text-based business processes using artificial intelligence and deep neural networks
Project Q77723 in Poland

    Statements

    country
    Poland
    0 references
    EU contribution
    9,928,108.01 zloty
    0 references
    2,207,018.41 Euro
    exchange rate to Euro
    0.24 Euro
    point in time
    13 January 2020
    0 references
    budget
    12,845,759.94 zloty
    0 references
    2,855,612.43 Euro
    exchange rate to Euro
    0.24 Euro
    point in time
    13 January 2020
    0 references
    co-financing rate
    77.29 percent
    0 references
    start time
    1 October 2017
    0 references
    end time
    31 March 2021
    0 references
    beneficiary name (string)
    APPLICA SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
    0 references
    beneficiary
    Q2509587
    0 references
    coordinate location

    52°14'1.3"N, 21°4'17.0"E
    0 references
    summary
    Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Celem projektu badawczego będzie stworzenie rozwiązania do automatyzacji procesów biznesowych opartych o dane nieustrukturyzowane. Rozwiązanie Applica będzie skierowane przede wszystkim do dużych przedsiębiorstw, realizujących procesy biznesowe oparte o dane tego rodzaju. Koncepcja rozwiązania sprawia, że będzie ono mogło zostać zastosowane w dowolnym obszarze tematycznym, także w procesach, w których wymagany jest poziom precyzji przy przetwarzaniu danych na poziomie bliskim 100%. Koncepcja projektu zakłada realizację prac badawczych mających na celu implementację głębokich sieci neuronowych na potrzeby rozwiązania. Będzie to jedna z pierwszych prób takiej implementacji głębokich sieci neuronowych do przetwarzania języka naturalnego na potrzeby biznesowe. Umożliwi to osiągnięcie unikalnych funkcjonalności w zakresie jakości i dokładności analizy przetwarzanego tekstu oraz efektywności przygotowania takich analiz. W ramach projektu przewidziano prace badawcze nad dostosowaniem architektury głębokich sieci neuronowych do przetwarzania języka naturalnego, nad narzędziami do pozyskiwania i przygotowania danych na potrzeby uczenia maszynowego, przygotowaniem modeli klasyfikatorów treści, ekstraktorów informacji oraz architektury środowiska do strumieniowego przetwarzania dużych wolumenów danych (big data) oraz połączenie tych elementów z wykorzystaniem mechanizmu sprzężenia zwrotnego umożliwiającego autokorektę rozwiązania i stałe uczenie modeli. Cel projektu zostanie osiągnięty dzięki realizacji 4 zadań badawczych: 1 (BP) Pozyskanie danych 2. (BP) Przetwarzanie danych 3. (BP) Sprzę? (Polish)
    0 references
    Reference number of the aid programme: SA.41471(2015/X) Purpose of public aid: Article 25 of EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). The aim of the research project will be to create a solution for automating business processes based on unstructured data. The Applica solution will be addressed primarily to large companies, which carry out business processes based on this kind of data. The concept of the solution allows it to be applied in any thematic area, including processes where a level of precision is required for processing data at a level of close to 100 %. The concept of the project assumes the implementation of research works aimed at the implementation of deep neural networks for the purpose of the solution. This will be one of the first attempts to implement deep neural networks to process natural language for business purposes. This will make it possible to achieve unique functionalities in the quality and accuracy of the analysis of the processed text and the efficiency of the preparation of such analyses. The project envisages research on adapting the architecture of deep neural networks to natural language processing, tools for obtaining and preparing data for machine learning, preparing content classification models, information extractors and environment architecture for streaming large volume data (big data) and combining these elements using a feedback mechanism enabling autocorrection and constant learning of models. The project’s objective will be achieved by carrying out 4 research tasks: 1 (BP) Data collection 2. (BP) Data processing 3. (BP) Can I pair up? (English)
    point in time
    14 October 2020
    0 references
    Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Objet de l’aide publique: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur dans l’application des articles 107 et 108 du traité C’est tout. UE L 187/1 du 26.6.2014). L’objectif du projet de recherche sera de créer une solution pour automatiser les processus métier à partir de données non structurées. La solution Applica s’adressera principalement aux grandes entreprises, réalisant des processus métier basés sur ce type de données. Le concept de la solution permet de l’appliquer dans n’importe quel domaine thématique, y compris dans les processus où un niveau de précision est requis lors du traitement des données à un niveau proche de 100 %. Le concept du projet suppose la mise en œuvre de travaux de recherche visant à mettre en place des réseaux neuronaux profonds pour les besoins de la solution. Ce sera l’une des premières tentatives pour mettre en œuvre des réseaux neuronaux profonds pour traiter le langage naturel pour les besoins des entreprises. Cela permettra de réaliser des fonctionnalités uniques en termes de qualité et d’exactitude de l’analyse du texte traité et de l’efficacité de la préparation de telles analyses. Le projet comprend des travaux de recherche sur l’adaptation de l’architecture des réseaux neuronaux profonds au traitement du langage naturel, sur les outils d’obtention et de préparation de données pour l’apprentissage automatique, la préparation de modèles de classificateur de contenu, d’extracteurs d’informations et d’architecture d’environnement pour diffuser de grands volumes de données (big data) et la combinaison de ces éléments à l’aide d’un mécanisme de rétroaction qui permet l’auto-correction de la solution et l’apprentissage constant des modèles. L’objectif du projet sera atteint grâce à la mise en œuvre de quatre tâches de recherche: 1 (BP) Acquisition de données 2. (BP) Traitement des données 3. (BP) Raccords? (French)
    point in time
    30 November 2021
    0 references
    Number_reference_aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck der öffentlichen Beihilfe: Artikel 25 der Verordnung (EG) Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV Das war’s. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Ziel des Forschungsprojekts ist es, eine Lösung für die Automatisierung von Geschäftsprozessen auf Basis unstrukturierter Daten zu schaffen. Die Applica-Lösung richtet sich in erster Linie an Großunternehmen und führt Geschäftsprozesse auf Basis dieser Art von Daten durch. Das Konzept der Lösung ermöglicht es, es in jedem thematischen Bereich anzuwenden, auch in Prozessen, in denen bei der Verarbeitung von Daten auf einem Niveau von fast 100 % ein Maß an Präzision erforderlich ist. Das Projektkonzept setzt die Umsetzung von Forschungsarbeiten voraus, die darauf abzielen, tiefe neuronale Netze für die Bedürfnisse der Lösung zu implementieren. Dies wird einer der ersten Versuche sein, tiefe neuronale Netze zu implementieren, um natürliche Sprache für geschäftliche Bedürfnisse zu verarbeiten. Dies ermöglicht die Erzielung einzigartiger Funktionalitäten in Bezug auf die Qualität und Genauigkeit der Analyse des bearbeiteten Textes und die Wirksamkeit der Erstellung solcher Analysen. Das Projekt umfasst Forschungsarbeiten zur Anpassung der Architektur von tiefen neuronalen Netzwerken an die Verarbeitung natürlicher Sprache, an Werkzeugen zur Gewinnung und Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen, zur Vorbereitung von Content-Klassifikatoren, Informationsextraktoren und Umgebungsarchitekturen für das Streaming großer Datenmengen (Big Data) und kombiniert diese Elemente mithilfe eines Feedback-Mechanismus, der eine Selbstkorrektur der Lösung und ständiges Modelllernen ermöglicht. Das Ziel des Projekts wird durch die Durchführung von vier Forschungsaufgaben erreicht: 1 (BP) Datenerfassung 2. (BP) Datenverarbeitung 3. (BP) Armaturen? (German)
    point in time
    7 December 2021
    0 references
    Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Doel van de overheidssteun: Artikel 25 van Verordening (EG) nr. 651/2014 van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard Dat is het. EU L 187/1 van 26.6.2014). Het doel van het onderzoeksproject is om een oplossing te creëren voor het automatiseren van bedrijfsprocessen op basis van ongestructureerde data. De Applica-oplossing zal vooral gericht zijn op grote ondernemingen, waarbij bedrijfsprocessen worden uitgevoerd op basis van dit soort gegevens. Het concept van de oplossing maakt het mogelijk om het op elk thematisch gebied toe te passen, ook in processen waar een nauwkeurigheidsniveau vereist is bij het verwerken van gegevens op een niveau dat dicht bij 100 % ligt. Het concept van het project veronderstelt de uitvoering van onderzoekswerk gericht op het implementeren van diepe neurale netwerken voor de behoeften van de oplossing. Dit zal een van de eerste pogingen zijn om diepe neurale netwerken te implementeren om natuurlijke taal te verwerken voor zakelijke behoeften. Dit zal het mogelijk maken unieke functionaliteiten te realiseren wat betreft de kwaliteit en nauwkeurigheid van de analyse van de verwerkte tekst en de effectiviteit van de voorbereiding van dergelijke analyses. Het project omvat onderzoek naar het aanpassen van de architectuur van diepe neurale netwerken aan natuurlijke taalverwerking, over hulpmiddelen voor het verkrijgen en voorbereiden van gegevens voor machine learning, het voorbereiden van content classifier-modellen, informatie-extractors en omgevingsarchitectuur voor het streamen van grote datavolumes (big data) en het combineren van deze elementen met behulp van een feedbackmechanisme dat zelfcorrectie van de oplossing en constant modelleren mogelijk maakt. Het doel van het project zal worden bereikt door de uitvoering van 4 onderzoekstaken: 1 (BP) Gegevensverzameling 2. (BP) Gegevensverwerking 3. (BP) Fittings? (Dutch)
    point in time
    16 December 2021
    0 references
    Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Finalità degli aiuti pubblici: Articolo 25 del regolamento (CE) n. 651/2014, del 17 giugno 2014, che dichiara talune categorie di aiuti compatibili con il mercato interno nell'applicazione degli articoli 107 e 108 del trattato È tutto qui. UE L 187/1 del 26.6.2014). L'obiettivo del progetto di ricerca sarà quello di creare una soluzione per automatizzare i processi aziendali basati su dati non strutturati. La soluzione Applica sarà rivolta principalmente alle grandi imprese, svolgendo processi aziendali basati su questo tipo di dati. Il concetto di soluzione consente di applicarla in qualsiasi area tematica, anche nei processi in cui è richiesto un livello di precisione nell'elaborazione dei dati a un livello prossimo al 100 %. Il concetto del progetto presuppone l'implementazione di lavori di ricerca finalizzati all'implementazione di reti neurali profonde per le esigenze della soluzione. Questo sarà uno dei primi tentativi di implementare reti neurali profonde per elaborare il linguaggio naturale per le esigenze aziendali. Ciò consentirà il raggiungimento di funzionalità uniche in termini di qualità e accuratezza dell'analisi del testo elaborato e l'efficacia della preparazione di tali analisi. Il progetto comprende un lavoro di ricerca sull'adattamento dell'architettura delle reti neurali profonde all'elaborazione del linguaggio naturale, sugli strumenti per l'ottenimento e la preparazione dei dati per l'apprendimento automatico, la preparazione di modelli di classificazione dei contenuti, gli estratti di informazioni e l'architettura ambientale per lo streaming di grandi volumi di dati (big data) e la combinazione di questi elementi utilizzando un meccanismo di feedback che consente l'autocorrezione della soluzione e l'apprendimento costante del modello. L'obiettivo del progetto sarà raggiunto attraverso l'attuazione di 4 compiti di ricerca: 1 (BP) Acquisizione dati 2. (BP) Trattamento dei dati 3. (BP) Raccordi? (Italian)
    point in time
    15 January 2022
    0 references
    Number_reference_aid_programa: SA.41471(2015/X) Objetivo de la ayuda pública: Artículo 25 del Reglamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junio de 2014, por el que se declaran determinadas categorías de ayudas compatibles con el mercado interior en la aplicación de los artículos 107 y 108 del Tratado Eso es todo. EU L 187/1 de 26.6.2014). El objetivo del proyecto de investigación será crear una solución para automatizar los procesos de negocio basados en datos no estructurados. La solución Applica se dirigirá principalmente a las grandes empresas, llevando a cabo procesos de negocio basados en este tipo de datos. El concepto de solución permite aplicarla en cualquier área temática, incluso en procesos en los que se requiere un nivel de precisión al procesar datos a un nivel cercano al 100 %. El concepto del proyecto asume la implementación de trabajos de investigación dirigidos a implementar redes neuronales profundas para las necesidades de la solución. Este será uno de los primeros intentos de implementar redes neuronales profundas para procesar el lenguaje natural para las necesidades empresariales. Esto permitirá el logro de funcionalidades únicas en términos de calidad y precisión del análisis del texto procesado y la eficacia de la preparación de dichos análisis. El proyecto incluye trabajos de investigación sobre la adaptación de la arquitectura de las redes neuronales profundas al procesamiento del lenguaje natural, sobre herramientas para la obtención y preparación de datos para el aprendizaje automático, la preparación de modelos clasificadores de contenido, extractores de información y arquitectura de entorno para la transmisión de grandes volúmenes de datos (big data) y la combinación de estos elementos utilizando un mecanismo de retroalimentación que permite la autocorrección de la solución y el aprendizaje constante del modelo. El objetivo del proyecto se logrará a través de la implementación de 4 tareas de investigación: 1 (BP) Adquisición de datos 2. (BP) Tratamiento de datos 3. (BP) ¿Accesorios? (Spanish)
    point in time
    19 January 2022
    0 references
    Number_reference_aid_programm: SA.41471(2015/X) Riigiabi eesmärk: Euroopa Liidu toimimise lepingu artiklite 107 ja 108 kohaldamise kohta 17. juuni 2014. aasta määruse (EL) nr 651/2014 (millega teatavat liiki abi tunnistatakse siseturuga kokkusobivaks) artikkel 25 See on kõik. EL L 187/1, 26.6.2014). Uurimisprojekti eesmärk on luua lahendus struktureerimata andmetele tuginevate äriprotsesside automatiseerimiseks. Applica lahendus on suunatud eelkõige suurettevõtetele, kes teostavad seda tüüpi andmete põhjal äriprotsesse. Lahenduse kontseptsioon võimaldab seda rakendada mis tahes teemavaldkonnas, sealhulgas protsessides, kus andmete töötlemisel 100 % lähedal on vaja täpsust. Projekti kontseptsioon eeldab teadustöö rakendamist, mille eesmärk on rakendada sügavaid närvivõrke lahenduse vajaduste rahuldamiseks. See on üks esimesi katseid rakendada sügavaid närvivõrke, et töödelda loomulikku keelt ärivajaduste rahuldamiseks. See võimaldab saavutada unikaalseid funktsioone töödeldud teksti analüüsi kvaliteedi ja täpsuse ning selliste analüüside ettevalmistamise tõhususe osas. Projekt hõlmab teadusuuringuid, mis käsitlevad sügavate närvivõrkude arhitektuuri kohandamist loomuliku keele töötlemisega, masinõppeks andmete hankimise ja ettevalmistamise vahendeid, sisu klassifitseerimismudelite ettevalmistamist, teabeväljavõtteid ja keskkonnaarhitektuuri suurte andmemahtude (suurte andmete) voogesitamiseks ning nende elementide kombineerimist tagasisidemehhanismi abil, mis võimaldab lahendust ise korrigeerida ja pidevat mudeliõpet. Projekti eesmärk saavutatakse nelja uurimisülesande rakendamisega: 1 (BP) Andmete hankimine 2. (BP) Andmete töötlemine 3. (HT) liitmikud? (Estonian)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Viešosios pagalbos paskirtis: 2014 m. birželio 17 d. Reglamento (EB) Nr. 651/2014, kuriuo tam tikrų kategorijų pagalba skelbiama suderinama su vidaus rinka taikant Sutarties 107 ir 108 straipsnius, 25 straipsnis Štai ir viskas. EU L 187/1, 2014 6 26). Tyrimo projekto tikslas – sukurti verslo procesų automatizavimo sprendimą, paremtą nestruktūrizuotais duomenimis. Programos sprendimas visų pirma bus skirtas didelėms įmonėms, kurios vykdys tokio tipo duomenimis pagrįstus verslo procesus. Pagal sprendimo koncepciją jį galima taikyti bet kurioje teminėje srityje, taip pat ir procesuose, kuriuose, tvarkant duomenis beveik 100 proc., reikalingas tikslumo lygis. Projekto koncepcija apima mokslinių tyrimų, kuriais siekiama įgyvendinti giluminius neuroninius tinklus pagal sprendimo poreikius, įgyvendinimą. Tai bus vienas iš pirmųjų bandymų įdiegti gilius neuroninius tinklus, kad būtų galima apdoroti natūralią kalbą verslo poreikiams. Tai leis pasiekti unikalias funkcijas, susijusias su apdoroto teksto analizės kokybe ir tikslumu bei tokių analizių rengimo veiksmingumu. Projektas apima mokslinius darbus, susijusius su giliųjų neuroninių tinklų architektūros pritaikymu natūralios kalbos apdorojimui, duomenų gavimo ir rengimo mašininiam mokymuisi įrankiais, turinio klasifikatoriaus modelių, informacijos ištraukėjų ir aplinkos architektūros, skirtos dideliems duomenų apimčių (didelių duomenų) srautams perduoti, parengimu ir šių elementų derinimu naudojant grįžtamojo ryšio mechanizmą, kuris leidžia savarankiškai koreguoti sprendimą ir nuolat mokytis modeliu. Projekto tikslas bus pasiektas įgyvendinant 4 mokslinių tyrimų užduotis: 1 (BP) Duomenų gavimas 2. (BP) Duomenų apdorojimas 3. (BP) Fittings? (Lithuanian)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Svrha državne potpore: Članak 25. Uredbe (EZ) br. 651/2014 od 17. lipnja 2014. o ocjenjivanju određenih kategorija potpora spojivima s unutarnjim tržištem u primjeni članaka 107. i 108. Ugovora To je sve. EU L 187/1 od 26.6.2014.). Cilj istraživačkog projekta bit će stvaranje rješenja za automatizaciju poslovnih procesa na temelju nestrukturiranih podataka. Rješenje aplikacije bit će upućeno prvenstveno velikim poduzećima, provodeći poslovne procese na temelju ove vrste podataka. Koncept rješenja omogućuje njegovu primjenu u bilo kojem tematskom području, uključujući postupke u kojima je potrebna razina preciznosti pri obradi podataka na razini blizu 100 %. Koncept projekta podrazumijeva provedbu istraživačkog rada usmjerenog na implementaciju dubokih neuronskih mreža za potrebe rješenja. To će biti jedan od prvih pokušaja implementacije dubokih neuronskih mreža za obradu prirodnog jezika za poslovne potrebe. To će omogućiti postizanje jedinstvenih funkcionalnosti u smislu kvalitete i točnosti analize obrađenog teksta i učinkovitosti pripreme takvih analiza. Projekt uključuje istraživački rad na prilagodbi arhitekture dubokih neuronskih mreža obradi prirodnog jezika, na alatima za dobivanje i pripremu podataka za strojno učenje, pripremi modela klasifikatora sadržaja, ekstraktora informacija i arhitekture okoliša za streaming velikih količina podataka (velikih podataka) te kombiniranje tih elemenata pomoću mehanizma povratnih informacija koji omogućuje samoispravljanje rješenja i stalno učenje modela. Cilj projekta postići će se provedbom 4 istraživačke zadaće: 1 (BP) Pribavljanje podataka 2. (BP) Obrada podataka 3. (BP) Priključci? (Croatian)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_πρόγραμμα: SA.41471(2015/X) Σκοπός της κρατικής ενίσχυσης: Άρθρο 25 του κανονισμού (ΕΚ) αριθ. 651/2014, της 17ης Ιουνίου 2014, για την κήρυξη ορισμένων κατηγοριών ενισχύσεων ως συμβατών με την εσωτερική αγορά κατ’ εφαρμογή των άρθρων 107 και 108 της Συνθήκης Αυτό είναι όλο. ΕΕ L 187/1 της 26.6.2014). Στόχος του ερευνητικού έργου θα είναι η δημιουργία μιας λύσης για την αυτοματοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών που βασίζονται σε μη δομημένα δεδομένα. Η λύση Applica θα απευθύνεται κυρίως σε μεγάλες επιχειρήσεις, πραγματοποιώντας επιχειρηματικές διαδικασίες με βάση αυτό το είδος δεδομένων. Η έννοια της λύσης καθιστά δυνατή την εφαρμογή της σε κάθε θεματικό τομέα, συμπεριλαμβανομένων των διαδικασιών στις οποίες απαιτείται επίπεδο ακρίβειας κατά την επεξεργασία δεδομένων σε επίπεδο που προσεγγίζει το 100 %. Η έννοια του έργου προϋποθέτει την υλοποίηση ερευνητικών εργασιών που αποσκοπούν στην υλοποίηση βαθιάς νευρωνικών δικτύων για τις ανάγκες της λύσης. Αυτή θα είναι μία από τις πρώτες προσπάθειες για την εφαρμογή βαθιά νευρωνικών δικτύων για την επεξεργασία της φυσικής γλώσσας για τις ανάγκες των επιχειρήσεων. Αυτό θα επιτρέψει την επίτευξη μοναδικών λειτουργιών όσον αφορά την ποιότητα και την ακρίβεια της ανάλυσης του επεξεργασμένου κειμένου και την αποτελεσματικότητα της προετοιμασίας των αναλύσεων αυτών. Το έργο περιλαμβάνει ερευνητικές εργασίες για την προσαρμογή της αρχιτεκτονικής των βαθιά νευρωνικών δικτύων στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, σχετικά με τα εργαλεία για την απόκτηση και την προετοιμασία δεδομένων για μηχανική μάθηση, την προετοιμασία μοντέλων ταξινόμησης περιεχομένου, τους εκχυλιστές πληροφοριών και την αρχιτεκτονική περιβάλλοντος για τη ροή μεγάλων όγκων δεδομένων (μεγάλα δεδομένα) και συνδυάζοντας αυτά τα στοιχεία χρησιμοποιώντας έναν μηχανισμό ανατροφοδότησης που επιτρέπει την αυτοδιόρθωση της λύσης και τη συνεχή μάθηση μοντέλων. Ο στόχος του έργου θα επιτευχθεί μέσω της υλοποίησης 4 ερευνητικών εργασιών: 1 (BP) Απόκτηση δεδομένων 2. (BP) Επεξεργασία δεδομένων 3. (BP) Εξαρτήματα; (Greek)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Účel verejnej pomoci: Článok 25 nariadenia (ES) č. 651/2014 zo 17. júna 2014 o vyhlásení určitých kategórií pomoci za zlučiteľné s vnútorným trhom pri uplatňovaní článkov 107 a 108 zmluvy To je všetko. EÚ L 187/1 z 26.6.2014). Cieľom výskumného projektu bude vytvorenie riešenia pre automatizáciu obchodných procesov založených na neštruktúrovaných údajoch. Riešenie Applica bude určené predovšetkým veľkým podnikom, ktoré budú vykonávať obchodné procesy založené na tomto type údajov. Koncepcia riešenia umožňuje jeho uplatnenie v akejkoľvek tematickej oblasti, a to aj v procesoch, kde sa vyžaduje úroveň presnosti pri spracovaní údajov na úrovni takmer 100 %. Koncepcia projektu predpokladá realizáciu výskumnej práce zameranej na implementáciu hlbokých neurónových sietí pre potreby riešenia. Bude to jeden z prvých pokusov o zavedenie hlbokých neurónových sietí na spracovanie prirodzeného jazyka pre potreby podnikov. To umožní dosiahnutie jedinečných funkcií z hľadiska kvality a presnosti analýzy spracovaného textu a účinnosti prípravy takýchto analýz. Projekt zahŕňa výskumné práce na prispôsobovaní architektúry hlbokých neurónových sietí spracovaniu prirodzeného jazyka, na nástrojoch na získavanie a prípravu údajov pre strojové učenie, príprave modelov triedenia obsahu, informačných extraktoroch a architektúre prostredia na streamovanie veľkých objemov dát (veľké dáta) a na kombinovanie týchto prvkov pomocou mechanizmu spätnej väzby, ktorý umožňuje samokorekciu riešenia a neustále učenie sa modelov. Cieľ projektu sa dosiahne realizáciou štyroch výskumných úloh: 1 (BP) Získanie údajov 2. (BP) Spracovanie údajov 3. (BP) armatúry? (Slovak)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_ohjelma: SA.41471(2015/X) Julkisen tuen tarkoitus: Tiettyjen tukimuotojen toteamisesta sisämarkkinoille soveltuviksi perussopimuksen 107 ja 108 artiklan mukaisesti 17 päivänä kesäkuuta 2014 annetun asetuksen (EY) N:o 651/2014 25 artikla Se on siinä. EU L 187/1, 26.6.2014. Tutkimushankkeen tavoitteena on luoda ratkaisu strukturoimattomaan dataan perustuvien liiketoimintaprosessien automatisointiin. Applica-ratkaisu on suunnattu ensisijaisesti suurille yrityksille, jotka toteuttavat liiketoimintaprosesseja tämäntyyppisen datan perusteella. Ratkaisun käsite mahdollistaa sen soveltamisen kaikilla aihealueilla, myös prosesseissa, joissa vaaditaan tarkkuustasoa, kun tietoja käsitellään lähes 100-prosenttisesti. Hankkeen konsepti edellyttää syvän hermoverkon toteuttamiseen tähtäävän tutkimustyön toteuttamista ratkaisun tarpeisiin. Tämä on yksi ensimmäisistä yrityksistä toteuttaa syviä hermoverkkoja luonnollisen kielen käsittelemiseksi yritysten tarpeisiin. Näin saadaan aikaan ainutlaatuisia toimintoja, jotka liittyvät käsitellyn tekstin analyysin laatuun ja tarkkuuteen sekä analyysien valmistelun tehokkuuteen. Hankkeessa tutkitaan syvän hermoverkon arkkitehtuurin mukauttamista luonnollisen kielenkäsittelyyn, datan hankkimisen ja valmistelun työkaluja koneoppimista varten, sisällönluokittelumallien valmistelua, tiedonpurkulaitteita ja ympäristöarkkitehtuuria suurten datamäärien (iso data) suoratoistoa varten sekä näiden elementtien yhdistämistä palautemekanismilla, joka mahdollistaa ratkaisun itsekorjauksen ja jatkuvan mallioppimisen. Hankkeen tavoite saavutetaan toteuttamalla neljä tutkimustehtävää: 1 (BP) Tietojen hankinta 2. (BP) Tietojenkäsittely 3. (BP) Liittimet? (Finnish)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Az állami támogatás célja: A Szerződés 107. és 108. cikkének alkalmazásában bizonyos támogatási kategóriáknak a belső piaccal összeegyeztethetőnek nyilvánításáról szóló, 2014. június 17-i 651/2014/EK rendelet 25. cikke Ez az. – Ez az. EU L 187/1, 2014.6.26.). A kutatási projekt célja egy strukturálatlan adatokon alapuló üzleti folyamatok automatizálására szolgáló megoldás létrehozása. Az Applica megoldás elsősorban a nagyvállalatoknak szól, amelyek ilyen típusú adatokon alapuló üzleti folyamatokat hajtanak végre. A megoldás koncepciója lehetővé teszi annak alkalmazását bármely tematikus területen, beleértve azokat a folyamatokat is, ahol az adatok 100%-hoz közeli szintű feldolgozásakor pontosságra van szükség. A projekt koncepciója olyan kutatási munka megvalósítását feltételezi, amelynek célja a megoldás igényeinek megfelelő mély neurális hálózatok megvalósítása. Ez lesz az egyik első kísérlet arra, hogy mély neurális hálózatokat valósítsanak meg, hogy feldolgozzák a természetes nyelvet az üzleti igényekhez. Ez lehetővé teszi az egyedi funkciók elérését a feldolgozott szöveg elemzésének minősége és pontossága, valamint az ilyen elemzések elkészítésének hatékonysága tekintetében. A projekt magában foglalja a mély neurális hálózatok architektúrájának a természetes nyelvfeldolgozáshoz való igazítását, a gépi tanuláshoz szükséges adatok megszerzésére és előkészítésére szolgáló eszközöket, a tartalomosztályozó modellek, az információelszívók és a környezeti architektúra nagy adatmennyiségek (nagy adatok) közvetítését, valamint ezen elemek kombinálását egy olyan visszacsatolási mechanizmus segítségével, amely lehetővé teszi a megoldás önkorrekcióját és az állandó modelltanulást. A projekt célja 4 kutatási feladat végrehajtásával érhető el: 1 (BP) Adatszerzés 2. (BP) Adatfeldolgozás 3. (BP) szerelvények? (Hungarian)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_programme: SA.41471(2015/X) Účel veřejné podpory: Článek 25 nařízení (ES) č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se v souladu s články 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité kategorie podpory za slučitelné s vnitřním trhem To je všechno. EU L 187/1 ze dne 26.6.2014). Cílem výzkumného projektu bude vytvoření řešení pro automatizaci podnikových procesů na základě nestrukturovaných dat. Řešení Applica bude určeno především velkým podnikům, které provádějí obchodní procesy založené na tomto typu dat. Koncepce řešení umožňuje jeho aplikaci v jakékoli tematické oblasti, a to i v procesech, kde je požadována úroveň přesnosti při zpracování dat na úrovni téměř 100 %. Koncept projektu předpokládá realizaci výzkumné práce zaměřené na realizaci hlubokých neuronových sítí pro potřeby řešení. Jedná se o jeden z prvních pokusů o implementaci hlubokých neuronových sítí pro zpracování přirozeného jazyka pro potřeby podnikání. To umožní dosažení jedinečných funkcí z hlediska kvality a přesnosti analýzy zpracovaného textu a účinnosti přípravy těchto analýz. Projekt zahrnuje výzkumnou práci na přizpůsobení architektury hlubokých neuronových sítí zpracování přirozeného jazyka, na nástrojích pro získávání a přípravu dat pro strojové učení, přípravě modelů klasifikátoru obsahu, odlučovačů informací a architektury prostředí pro streamování velkých objemů dat (velkých dat) a kombinování těchto prvků pomocí mechanismu zpětné vazby, který umožňuje vlastní korekci řešení a neustálé učení modelu. Cíle projektu bude dosaženo provedením čtyř výzkumných úkolů: 1 (BP) Údaje 2. (BP) Zpracování údajů 3. (BP) Fittings? (Czech)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_programma: SA.41471(2015/X) Publiskā atbalsta mērķis: 25. pants 2014. gada 17. jūnija Regulā (EK) Nr. 651/2014, ar ko noteiktas atbalsta kategorijas atzīst par saderīgām ar iekšējo tirgu, piemērojot Līguma 107. un 108. pantu Tas ir viss. EU L 187/1, 26.6.2014. Pētījuma projekta mērķis būs radīt risinājumu biznesa procesu automatizēšanai, pamatojoties uz nestrukturētiem datiem. Applica risinājums tiks adresēts galvenokārt lieliem uzņēmumiem, kas veic uzņēmējdarbības procesus, pamatojoties uz šāda veida datiem. Risinājuma koncepcija ļauj to piemērot jebkurā tematiskajā jomā, tostarp procesos, kuros nepieciešama precizitāte, apstrādājot datus gandrīz 100 % līmenī. Projekta koncepcija paredz īstenot pētniecības darbu, kura mērķis ir ieviest dziļus neironu tīklus risinājuma vajadzībām. Tas būs viens no pirmajiem mēģinājumiem ieviest dziļus neironu tīklus, lai apstrādātu dabisko valodu biznesa vajadzībām. Tas ļaus sasniegt unikālas funkcijas attiecībā uz apstrādātā teksta analīzes kvalitāti un precizitāti un šādu analīžu sagatavošanas efektivitāti. Projekts ietver pētījumu par dziļu neironu tīklu arhitektūras pielāgošanu dabiskās valodas apstrādei, par instrumentiem datu iegūšanai un sagatavošanai mašīnmācīšanās vajadzībām, satura klasifikatoru modeļu, informācijas nosūcēju un vides arhitektūras sagatavošanu lielu datu (lielo datu) straumēšanai un šo elementu apvienošanu, izmantojot atgriezeniskās saites mehānismu, kas nodrošina risinājuma paškoriģēšanu un pastāvīgu modeļu mācīšanos. Projekta mērķis tiks sasniegts, īstenojot 4 pētniecības uzdevumus: 1 (BP) Datu iegūšana 2. (BP) Datu apstrāde 3. (BP) armatūra? (Latvian)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Uimhir_reference_aid_clár: SA.41471(2015/X) Cuspóir na cabhrach poiblí: Airteagal 25 de Rialachán (CE) Uimh. 651/2014 an 17 Meitheamh 2014 ina ndearbhaítear go bhfuil catagóirí áirithe cabhrach comhoiriúnach leis an margadh inmheánach i gcur i bhfeidhm Airteagail 107 agus 108 den Chonradh Sin é. AE L 187/1 an 26.6.2014). Is é aidhm an tionscadail taighde réiteach a chruthú chun próisis ghnó a uathoibriú bunaithe ar shonraí neamhstruchtúrtha. Díreofar an réiteach Applica go príomha ar fhiontair mhóra a dhéanann próisis ghnó bunaithe ar an gcineál seo sonraí. Fágann coincheap an tuaslagáin gur féidir é a chur i bhfeidhm in aon réimse téamach, lena n-áirítear i bpróisis inar gá leibhéal beachtais agus sonraí á bpróiseáil ar leibhéal gar do 100 %. Glacann coincheap an tionscadail le cur chun feidhme na hoibre taighde atá dírithe ar líonraí néaracha doimhne a chur chun feidhme do riachtanais an réitigh. Beidh sé seo ar cheann de na chéad iarrachtaí chun líonraí néaracha doimhne a chur i bhfeidhm chun teanga nádúrtha a phróiseáil ar mhaithe le riachtanais ghnó. Leis sin beifear in ann feidhmiúlachtaí uathúla a bhaint amach ó thaobh cháilíocht agus chruinneas na hanailíse ar an téacs próiseáilte agus ó thaobh éifeachtacht ullmhú na n-anailísí sin. Áirítear leis an tionscadal obair thaighde maidir le hailtireacht líonraí néaracha doimhne a chur in oiriúint do phróiseáil teanga nádúrtha, maidir le huirlisí chun sonraí a fháil agus a ullmhú le haghaidh meaisínfhoghlama, maidir le samhlacha aicmithe ábhair, asbhainteoirí faisnéise agus ailtireacht chomhshaoil a ullmhú chun toirteanna móra sonraí (mórshonraí) a shruthú agus na heilimintí sin a chomhcheangal trí mheicníocht aiseolais a úsáid lena bhféadfar féincheartú ar an réiteach agus ar an bhfoghlaim leanúnach samhla. Bainfear aidhm an tionscadail amach trí 4 thasc taighde a chur chun feidhme: 1 (BP) Sonraí a fháil 2. (BP) Próiseáil sonraí 3. (BP) Feistis? (Irish)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Namen državne pomoči: Člen 25 Uredbe (ES) št. 651/2014 z dne 17. junija 2014 o razglasitvi nekaterih vrst pomoči za združljive z notranjim trgom pri uporabi členov 107 in 108 Pogodbe To je vse. EU L 187/1 z dne 26.6.2014). Cilj raziskovalnega projekta bo ustvariti rešitev za avtomatizacijo poslovnih procesov na podlagi nestrukturiranih podatkov. Rešitev Applica bo namenjena predvsem velikim podjetjem, ki bodo izvajala poslovne procese na podlagi tovrstnih podatkov. Koncept rešitve omogoča njeno uporabo na katerem koli tematskem področju, tudi v postopkih, kjer je potrebna raven natančnosti pri obdelavi podatkov na ravni, ki je blizu 100 %. Koncept projekta predvideva izvajanje raziskovalnega dela, katerega cilj je vzpostavitev globokih nevronskih mrež za potrebe rešitve. To bo eden prvih poskusov vzpostavitve globokih nevronskih mrež za obdelavo naravnega jezika za poslovne potrebe. To bo omogočilo doseganje edinstvenih funkcionalnosti v smislu kakovosti in točnosti analize obdelanega besedila ter učinkovitosti priprave takšnih analiz. Projekt vključuje raziskovalno delo na področju prilagajanja arhitekture globokih nevronskih omrežij obdelavi naravnega jezika, orodij za pridobivanje in pripravo podatkov za strojno učenje, priprave modelov klasifikatorjev vsebin, odsesovalnikov informacij in okoljske arhitekture za pretakanje velikih količin podatkov (velikih podatkov) ter kombiniranja teh elementov z uporabo mehanizma povratnih informacij, ki omogoča samopopravljanje rešitve in stalno učenje modelov. Cilj projekta bo dosežen z izvajanjem štirih raziskovalnih nalog: 1 (BP) Pridobivanje podatkov 2. (BP) Obdelava podatkov 3. (BP) Priprava? (Slovenian)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_програма: SA.41471(2015/X) Цел на публичната помощ: Член 25 от Регламент (ЕО) № 651/2014 от 17 юни 2014 г. за обявяване на някои категории помощи за съвместими с вътрешния пазар в приложение на членове 107 и 108 от Договора Това е всичко. EU L 187/1 от 26.6.2014 г.). Целта на изследователския проект ще бъде да се създаде решение за автоматизиране на бизнес процесите въз основа на неструктурирани данни. Решението Applica ще бъде насочено предимно към големи предприятия, които извършват бизнес процеси въз основа на този тип данни. Концепцията за решението дава възможност да се прилага във всяка тематична област, включително в процеси, при които се изисква ниво на точност при обработката на данни на ниво, близко до 100 %. Концепцията на проекта предполага осъществяването на научноизследователска работа, насочена към внедряване на дълбоки невронни мрежи за нуждите на решението. Това ще бъде един от първите опити за внедряване на дълбоки невронни мрежи за обработка на естествения език за бизнес нужди. Това ще позволи постигането на уникални функционалности по отношение на качеството и точността на анализа на обработения текст и ефективността на изготвянето на такива анализи. Проектът включва изследователска работа по адаптиране на архитектурата на дълбоките невронни мрежи към обработката на естествен език, върху инструменти за получаване и подготовка на данни за машинно обучение, изготвяне на модели на класификатори на съдържание, екстрактори на информация и архитектура на околната среда за стрийминг на големи обеми от данни (големи данни) и комбиниране на тези елементи чрез механизъм за обратна връзка, който позволява самокоригиране на решението и постоянно обучение на модели. Целта на проекта ще бъде постигната чрез изпълнение на 4 изследователски задачи: 1 (БП) Придобиване на данни 2. (БП) Обработване на данни 3. Фитинги? (Bulgarian)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_programm: SA.41471(2015/X) Skop ta’ għajnuna pubblika: L-Artikolu 25 tar-Regolament (KE) Nru 651/2014 tas-17 ta’ Ġunju 2014 li jiddikjara ċerti kategoriji ta’ għajnuna bħala kompatibbli mas-suq intern skont l-Artikoli 107 u 108 tat-Trattat Li huwa. UE L 187/1 tas-26.6.2014). L-għan tal-proġett ta’ riċerka se jkun li tinħoloq soluzzjoni għall-awtomatizzazzjoni tal-proċessi tan-negozju bbażati fuq data mhux strutturata. Is-soluzzjoni Applica se tiġi indirizzata primarjament lill-intrapriżi l-kbar, li jwettqu proċessi tan-negozju bbażati fuq din it-tip ta’ data. Il-kunċett tas-soluzzjoni jagħmilha possibbli li tiġi applikata fi kwalunkwe qasam tematiku, inkluż fi proċessi fejn ikun meħtieġ livell ta’ preċiżjoni meta d-data tiġi pproċessata f’livell qrib il-100 %. Il-kunċett tal-proġett jassumi l-implimentazzjoni ta’ ħidma ta’ riċerka mmirata lejn l-implimentazzjoni ta’ netwerks newrali profondi għall-ħtiġijiet tas-soluzzjoni. Dan se jkun wieħed mill-ewwel tentattivi biex jiġu implimentati netwerks newrali profondi biex tiġi pproċessata l-lingwa naturali għall-ħtiġijiet tan-negozju. Dan se jippermetti l-kisba ta’ funzjonalitajiet uniċi f’termini tal-kwalità u l-preċiżjoni tal-analiżi tat-test ipproċessat u l-effettività tat-tħejjija ta’ tali analiżi. Il-proġett jinkludi ħidma ta’ riċerka dwar l-adattament tal-arkitettura ta’ netwerks newrali profondi għall-ipproċessar tal-lingwa naturali, dwar għodod għall-kisba u t-tħejjija tad-data għat-tagħlim awtomatiku, it-tħejjija ta’ mudelli ta’ klassifikaturi tal-kontenut, estratturi tal-informazzjoni u l-arkitettura ambjentali għall-istreaming ta’ volumi kbar ta’ data (big data) u l-kombinazzjoni ta’ dawn l-elementi bl-użu ta’ mekkaniżmu ta’ feedback li jippermetti l-awtokorrezzjoni tas-soluzzjoni u t-tagħlim kontinwu tal-mudell. L-għan tal-proġett se jintlaħaq permezz tal-implimentazzjoni ta’ 4 kompiti ta’ riċerka: 1 (BP) Akkwiżizzjoni tad-data 2. (AP) Proċessar ta’ data 3. (BP) Fittings? (Maltese)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_programa: SA.41471(2015/X) Objetivo do auxílio público: Artigo 25.º do Regulamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junho de 2014, que declara certas categorias de auxílios compatíveis com o mercado interno, em aplicação dos artigos 107.º e 108.º do Tratado É isso mesmo. UE L 187/1 de 26.6.2014). O objetivo do projeto de pesquisa será criar uma solução para automatizar processos de negócios ganzas em dados não estruturados. A solução Applica será dirigida principalmente às grandes empresas, realizando processos de negócios com base neste tipo de dados. O conceito de solução permite aplicá-la em qualquer área temática, incluindo em processos em que é necessário um nível de precisão no tratamento de dados a um nível próximo de 100 %. O conceito do projeto pressupõe a implementação de trabalhos de pesquisa voltados para a implementação de redes neurais profundas para as necessidades da solução. Esta será uma das primeiras tentativas de implementar redes neurais profundas para processar a linguagem natural para as necessidades dos negócios. Tal permitirá a obtenção de funcionalidades únicas em termos de qualidade e exatidão da análise do texto processado e da eficácia da preparação dessas análises. O projeto inclui trabalhos de investigação sobre a adaptação da arquitetura de redes neurais profundas ao processamento de linguagem natural, sobre ferramentas para a obtenção e preparação de dados para a aprendizagem automática, preparação de modelos de classificadores de conteúdo, extratores de informação e arquitetura de ambiente para transmitir grandes volumes de dados (grandes dados) e combinar estes elementos utilizando um mecanismo de feedback que permite a autocorreção da solução e a aprendizagem constante do modelo. O objetivo do projeto será alcançado através da execução de 4 tarefas de investigação: 1 (BP) Aquisição de dados 2. (BP) Processamento de dados 3. (BP) Encaixes? (Portuguese)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Nummer_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Formål med offentlig støtte: Artikel 25 i forordning (EF) nr. 651/2014 af 17. juni 2014 om visse former for støttes forenelighed med det indre marked i henhold til traktatens artikel 107 og 108 Det er det. EU L 187/1 af 26.6.2014). Formålet med forskningsprojektet er at skabe en løsning til automatisering af forretningsprocesser baseret på ustrukturerede data. Applica-løsningen vil primært blive rettet mod store virksomheder, der udfører forretningsprocesser baseret på denne type data. Løsningens koncept gør det muligt at anvende den på et hvilket som helst temaområde, herunder i processer, hvor der kræves et præcisionsniveau ved behandling af data på et niveau tæt på 100 %. Projektets koncept forudsætter gennemførelse af forskningsarbejde, der tager sigte på at implementere dybe neurale netværk til brug for løsningen. Dette vil være et af de første forsøg på at implementere dybe neurale netværk til at behandle naturligt sprog til erhvervslivets behov. Dette vil gøre det muligt at opnå unikke funktionaliteter med hensyn til kvaliteten og nøjagtigheden af analysen af den behandlede tekst og effektiviteten af udarbejdelsen af sådanne analyser. Projektet omfatter forskning i tilpasning af arkitekturen af dybe neurale netværk til naturlig sprogbehandling, værktøjer til indhentning og forberedelse af data til maskinindlæring, udarbejdelse af indholdsklassifikatormodeller, informationsudvindere og miljøarkitektur til streaming af store datamængder (big data) og kombinere disse elementer ved hjælp af en feedbackmekanisme, der giver mulighed for selvkorrektion af løsningen og konstant modelindlæring. Projektets mål vil blive nået gennem gennemførelse af 4 forskningsopgaver: 1 (BP) Indkøb af data 2. (BP) Databehandling 3. (BP) Montering? (Danish)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Scopul ajutorului public: Articolul 25 din Regulamentul (CE) nr. 651/2014 din 17 iunie 2014 de declarare a anumitor categorii de ajutoare compatibile cu piața internă în aplicarea articolelor 107 și 108 din tratat Asta e tot. UE L 187/1 din 26.6.2014). Scopul proiectului de cercetare va fi de a crea o soluție pentru automatizarea proceselor de afaceri bazate pe date nestructurate. Soluția Applica va fi adresată în primul rând întreprinderilor mari, derulând procese de afaceri bazate pe acest tip de date. Conceptul de soluție permite aplicarea acesteia în orice domeniu tematic, inclusiv în procesele în care este necesar un nivel de precizie atunci când se prelucrează date la un nivel apropiat de 100 %. Conceptul proiectului presupune implementarea unor lucrări de cercetare menite să implementeze rețele neuronale profunde pentru nevoile soluției. Aceasta va fi una dintre primele încercări de a implementa rețele neuronale profunde pentru a procesa limbajul natural pentru nevoile de afaceri. Acest lucru va permite realizarea unor funcționalități unice în ceea ce privește calitatea și acuratețea analizei textului prelucrat și eficacitatea pregătirii unor astfel de analize. Proiectul include lucrări de cercetare privind adaptarea arhitecturii rețelelor neuronale profunde la procesarea limbajului natural, instrumente pentru obținerea și pregătirea datelor pentru învățarea automată, pregătirea modelelor de clasificare a conținutului, extragetoarele de informații și arhitectura mediului pentru streaming volume mari de date (date mari) și combinarea acestor elemente cu ajutorul unui mecanism de feedback care permite autocorectarea soluției și învățarea constantă a modelului. Scopul proiectului va fi atins prin implementarea a 4 sarcini de cercetare: 1 (BP) Achiziția de date 2. (BP) Prelucrarea datelor 3. (BP) Fitinguri? (Romanian)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    Number_reference_aid_program: SA.41471(2015/X) Syfte med offentligt stöd: Artikel 25 i förordning (EG) nr 651/2014 av den 17 juni 2014 genom vilken vissa kategorier av stöd förklaras förenliga med den inre marknaden vid tillämpningen av artiklarna 107 och 108 i fördraget Det är allt. EU L 187/1 av den 26 juni 26.6.2014). Syftet med forskningsprojektet är att skapa en lösning för att automatisera affärsprocesser baserade på ostrukturerad data. Applica-lösningen riktar sig främst till stora företag och genomför affärsprocesser baserade på denna typ av data. Konceptet med lösningen gör det möjligt att tillämpa den på alla tematiska områden, även i processer där det krävs en precisionsnivå vid behandling av data på en nivå nära 100 %. Projektets koncept förutsätter genomförandet av forskningsarbete som syftar till att implementera djupa neurala nätverk för lösningens behov. Detta kommer att vara ett av de första försöken att implementera djupa neurala nätverk för att bearbeta naturligt språk för företagens behov. Detta kommer att göra det möjligt att uppnå unika funktioner när det gäller kvaliteten och noggrannheten i analysen av den bearbetade texten och effektiviteten i utarbetandet av sådana analyser. Projektet omfattar forskningsarbete om att anpassa arkitekturen för djupa neurala nätverk till naturlig språkbehandling, om verktyg för att erhålla och förbereda data för maskininlärning, förbereda innehållsklassificeringsmodeller, informationsutdragare och miljöarkitektur för att strömma stora datavolymer (stora data) och kombinera dessa element med hjälp av en återkopplingsmekanism som möjliggör självkorrigering av lösningen och konstant modellinlärning. Syftet med projektet kommer att uppnås genom att fyra forskningsuppgifter genomförs: 1 (BP) Dataanskaffning 2. (BP) Databehandling 3. (BP) Fittings? (Swedish)
    point in time
    13 August 2022
    0 references
    location (string)
    WOJ.: MAZOWIECKIE, POW.: Warszawa
    0 references

    Identifiers

    Polish Kohesio ID
    POIR.01.01.01-00-0144/17
    0 references
     
    Retrieved from "https://linkedopendata.eu/w/index.php?title=Item:Q77723&oldid=33267926"