Q77723 (Q77723): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item) |
(Removed claims) |
||
| Property / financed by | |||
| Property / financed by: European Union / rank | |||
| Property / intervention field | |||
| Property / intervention field: Research and innovation processes in SMEs (including voucher schemes, process, design, service and social innovation) / rank | |||
Revision as of 15:38, 31 January 2020
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
9,928,108.01 zloty
0 references
12,845,759.94 zloty
0 references
3,082,982.3855999997 Euro
0.24 Euro
13 January 2020
0 references
77.29 percent
0 references
1 October 2017
0 references
31 March 2021
0 references
APPLICA SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
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
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0144/17
0 references