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ビークル インテリジェンスをあらゆる移動機械に提供:Applied Intuition が 150 億ドルの評価額でシリーズ F 資金調達を完了
シリーズ F ラウンドと公開買付を経て 150 億ドルの企業価値を評価された Applied Intuition は、AI を活用したビークル インテリジェンスの次なるイノベーションを牽引しています。主要な投資家から支援を受ける当社は、自動車メーカー、トラック輸送企業、防衛機関がグローバル市場において安全で未来対応型の車両を提供できるよう、全力で支援していきます。
June 17, 2025
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ミドルマイル達成の秘訣:Apeksha Kumavat が語るインサイト
アプライド・インテュイションのファイアサイドチャットのブログ記事シリーズ第3回では、アペクシャ・クマヴァットをお招きしました。
May 10, 2023
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Marc Andreessen 氏が語る技術、カルチャー意思決定のお話
この度、全社ミーティングに参加したスピーカーにスポットを当てた新しいブログ記事シリーズをご紹介いたします。
April 27, 2023
トップ5
Axel Gern 氏によるエンジニアリングの卓越性とトラック向け自動運転
アプライド・インテュイションのファイアサイドチャットのブログ記事シリーズ第2回は、アクセル・ガーンを取り上げます。
April 26, 2023
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ケーススタディ:合成データによる交通標識分類の改善と規制コンプライアンスの達成
このケーススタディでは、合成交通標識データが認識モデルの交通標識分類性能を向上させることができるかどうかを検討します。その結果、合成データは実際のトレーニングデータの必要性を90%削減できることがわかりました。
April 20, 2023
テクノロジー
Applied Intuition のログデータ活用ハンドブック:ログデータ探索(その2)
ログデータ活用ハンドブックシリーズの第2弾は、ログ探索の中でも特に興味深い事象を浮上させ、レビューすることに重点を置いてご紹介しています。
November 1, 2022
テクノロジー
Applied Intuition のログデータ活用ハンドブック:ログデータを活用した自動運転開発 (パート1)
ログデータは、自律システム開発において最も重要な構成要素の1つです。当社のログ管理ハンドブックでは、ログファイルの作成から保存までの流れを説明し、業界を超えた自動運転プログラムの共通プラクティスを示しています。
October 19, 2022
テクノロジー
Applied IntuitionのV&Vハンドブック:ADASおよびADSの開発段階における検証・妥当性確認(Part 1)
自律走行システムを安全に開発し、配備することは困難な作業です。Applied IntuitionのV&Vハンドブックは、システムを安全に開発し、テストし、実用化に向けて展開するためのアクティブなリソースを、自律走行プログラムに提供することを目的としています。
July 12, 2022
テクノロジー
地図検証の方法: IEEE IV 2022からの学び
Applied Intuitionは、今年のIEEE Intelligent Vehicles Symposiumで発表を行い、実環境の自動運転プログラムで使用される地図検証や道路モデル作成方法に関する議論をリードしました。
June 16, 2022
会社概要
自動運転システムの検証・妥当性確認: Tech.AD Europe 2022からの学び
Applied Intuition は、Tech.AD Europe において、主要なステークホルダーとの4つの詳細なセッションを開催しました。当社のチームは、自動運転システムの検証と妥当性確認に関する議論をリードしました。
May 12, 2022
会社概要
道路上での自動運転システムのための標準と性能指標:NISTワークショップの成果
Applied Intuitionは、政府、学界、産業界の専門家とともに、ワークショップに参加しました。パネルでは、道路上での自動運転システムのためのAIと、自動運転技術への信頼を築く方法について議論しました。
April 26, 2022
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ケーススタディ:合成データによる交通標識分類の改善と規制コンプライアンスの達成
April 20, 2023
Applied Intuition のログデータ活用ハンドブック:ログデータ探索(その2)
November 1, 2022
Applied Intuition のログデータ活用ハンドブック:ログデータを活用した自動運転開発 (パート1)
October 19, 2022
Applied IntuitionのV&Vハンドブック:ADASおよびADSの開発段階における検証・妥当性確認(Part 1)
July 12, 2022
ケーススタディ: 合成データ活用による物体検出性能の向上
December 13, 2021