Inturai propose un système de surveillance des mouvements à la pointe de la technologie, utilisant une technologie IA non intrusive pour fournir des informations précises en temps réel. En tirant parti de votre infrastructure existante, Inturai réduit à la fois les coûts et le temps de déploiement. Cette plateforme est conçue pour simplifier l'intégration complexe de systèmes divers, en faisant une solution idéale pour les plateformes de soins de santé et IoT. Les principales caractéristiques comprennent l'intégration à faible code, le contrôle des données et des modèles d'apprentissage automatique automatisés, garantissant une efficacité opérationnelle accrue et une protection de la vie privée. Que vous ayez besoin de surveiller plusieurs événements ou de rationaliser les données entre les systèmes, Inturai fournit une surveillance transparente et des informations exploitables via une interface unique et facile à utiliser.
Fonctionnalités principales de Inturai
Technologie IA non intrusive
Informations précises en temps réel
Intégration à faible code
Modèles d'apprentissage automatique automatisés
Protection de la vie privée
Avantages et inconvénients de Inturai
Inconvénients
Pas d'informations publiques claires sur la disponibilité open source.
Les détails des tarifs ne sont pas explicitement listés, nécessitant un contact ou une inscription sur une liste d'attente pour y accéder.
Informations limitées sur la disponibilité mobile ou sur les boutiques d'applications.
Dépendance potentielle à la qualité et à la couverture de l'infrastructure WiFi existante.
Avantages
Surveillance non intrusive des mouvements utilisant l'infrastructure WiFi existante, réduisant les coûts et le temps de déploiement.
Intégration low-code et facile pour des insights en temps réel et des modèles personnalisés de machine learning.
Confidentialité et cybersécurité améliorées en minimisant le besoin de matériel IoT spécialisé.
Plateforme unifiée pour divers systèmes IoT de maison intelligente et de santé, simplifiant l'intégration et la surveillance des données.
Fonctions automatisées de machine learning incluant l'entraînement de modèle, la sélection d'algorithmes et le réglage d'hyperparamètres.