Искусственный интеллект и нейросети для компьютерного зрения и чат ботов
Готовый интернет-магазин электроники
Каталог
По всему сайту
По каталогу
Каталог
Акции
Услуги
Блог
Бренды
Как купить
Условия оплаты
Компания
О компании
Блог
Контакты
Контакты
8 (495) 215-54-36
Заказать звонок
Задать вопрос
Войти
  • Корзина0
it@it-fabric.ru
г. Москва, ул. Б. Татарская 35
  • Telegram
  • WhatsApp
  • Нейросети для видеокамер
  • Искусственный интеллект
  • Продукты
  • Блог
  • Семинары Академия AI
  • Контакты
  • ...
    Войти
    Каталог
    По всему сайту
    По каталогу
    8 (495) 215-54-36
    Заказать звонок
    Корзина 0
    Искусственный интеллект и нейросети для компьютерного зрения и чат ботов
    • Машинное зрение Машинное зрение
    • AI Искусственный интеллект AI Искусственный интеллект
    • Нейросети Нейросети
    • Контроль качества Контроль качества
    • Чат Боты, Роботы Чат Боты, Роботы
    • Семинары Академия AI Семинары Академия AI
    • Аналитика, Мониторинг, Дашборды Аналитика, Мониторинг, Дашборды
    • Готовые данные (датасеты) Готовые данные (датасеты)
    • Big Data решения Big Data решения
    • ГИС Системы. ГЕО Решения. ГИС Системы. ГЕО Решения.
    • Цифровая трансформация предприятия Цифровая трансформация предприятия
    • CRM, ERP, 1C, Битрикс24 CRM, ERP, 1C, Битрикс24
    • Электронная коммерция Электронная коммерция
    • Сети и Базы данных, DevOps Сети и Базы данных, DevOps
    • IoT. Интернет вещей IoT. Интернет вещей
    • Оборудование Техническое зрение Оборудование Техническое зрение
    • Импортозамещение ПО Импортозамещение ПО
    • Безопасность с Искусственным интеллектом Безопасность с Искусственным интеллектом
    • Искусственный интеллект в отраслях Искусственный интеллект в отраслях
      • Искусственный интеллект в медицине Искусственный интеллект в медицине
      • Искусственный интеллект в обучении Искусственный интеллект в обучении
      • Искусственный интеллект в промышленности Искусственный интеллект в промышленности
      • Искусственный интеллект в строительстве Искусственный интеллект в строительстве
      • Искусственный интеллект в сельском хозяйстве Искусственный интеллект в сельском хозяйстве
    Искусственный интеллект и нейросети для компьютерного зрения и чат ботов
    Корзина 0
    Телефоны
    8 (495) 215-54-36
    Заказать звонок
    • Каталог
    • Акции
    • Услуги
    • Блог
    • Бренды
    • Как купить
      • Назад
      • Как купить
      • Условия оплаты
    • Компания
      • Назад
      • Компания
      • О компании
      • Блог
      • Контакты
    • Контакты
    • Личный кабинет
    • Корзина0
    • 8 (495) 215-54-36
    Контактная информация
    г. Москва, ул. Б. Татарская 35
    it@it-fabric.ru
    • Telegram
    • WhatsApp

    Сбор, анализ, интерпретация сенсорной информации

    Главная
    —
    Каталог
    —
    Чат Боты, Роботы
    Машинное зрениеAI Искусственный интеллектНейросетиКонтроль качестваСеминары Академия AIАналитика, Мониторинг, ДашбордыГотовые данные (датасеты)Big Data решенияГИС Системы. ГЕО Решения.Цифровая трансформация предприятияCRM, ERP, 1C, Битрикс24Электронная коммерцияСети и Базы данных, DevOpsIoT. Интернет вещейОборудование Техническое зрениеИмпортозамещение ПОБезопасность с Искусственным интеллектомИскусственный интеллект в отраслях
    —Сбор, анализ, интерпретация сенсорной информации
    Бренд
    Сбор, анализ, интерпретация сенсорной информации
    Обсудить внедрение
    Наши менеджеры обязательно свяжутся с вами
    Импортозамещаем Програмное обеспечение. Переводим на ПО сертифицированное в РФ.

    Сбор, анализ, интерпретация сенсорной информации

    Сенсорный анализ – это инструментарий, помогающий оценить восприятие человеком (зрение, слух, обоняние, вкус, осязание) продукта. В дополнение к этим аспектам восприятия важную роль играет психология с точки зрения опыта, окружающей среды и потребительского настроения.
    Сбор огромного количества данных от потребителей не имеет смысла, если они не проанализированы должным образом. Для этого и существует статистика. Выявление тенденций, интересных характеристик, раскрытие значимых данных, правильная интерпретация результатов, помощь в принятии решений: статистика необходима в любом аналитическом процессе.

    Сенсорный анализ парфюма

    В основном рассматривались три состояния парфюмерного аромата: отсутствие аромата (контроль), почти правильная применимость (JAR) и чрезмерная доступность аромата.
    Во всех трех сеансах: без аромата, с ароматом JAR и с чрезмерным ароматом участников просили носить черный фартук в стиле официанта (Cheflux Choice, Хеврон, Кентукки, США) на протяжении всего исследования. Парфюм наносился при бане (3 распыления) и избыточном уровне (10 распылений) на грудные зоны фартуков в отдельном помещении непосредственно перед каждым сеансом.
    Сопоставление различных областей обонятельных исследований с результатами этого исследования позволяет сделать однозначный вывод: личный аромат, даже на уровне от низкого до умеренного, значительно снижает обонятельные способности людей, особенно обонятельный порог и обонятельную дискриминацию.

    Анализ двух партий темного шоколада

    Профилирование темного шоколада было проведено для определения основных сенсорных характеристик.
    Образцы шоколада оценивались по 13 параметрам, выбранным из запатентованного ароматического колеса шоколада. Интенсивность восприятия регистрировали с использованием линейных шкал, привязанных между 0 и 10 (0 = отсутствие воспринимаемой интенсивности, 10 = очень сильная воспринимаемая интенсивность).
    Органолептическая оценка показала, что продолжительность процесса конширования оказала важное влияние на органолептический вкус темного шоколада (Emkao использовала один и тот же рецепт и одно и то же оборудование для производства обеих партий). График PCA позволяет мгновенно визуализировать сенсорный профиль двух прототипов по сравнению с коммерческим эталоном.

    Picture6.png

    Сенсорный анализ и его интерпретация для красного вина

    Студенты OC были ознакомлены с сенсорным профилированием и оценили вслепую 3 красных вина, которые были переданы в дар программе. Три образца вина были изготовлены из винограда, выращенного в Британской Колумбии. Вина оценивались по следующим 16 характеристикам: ягодный аромат, аромат черной смородины, пряный аромат, растительный/травяной аромат, растительный аромат, аромат зеленого перца, аромат дуба, кислотность, терпкость, привкус/посторонний привкус, горечь, ягодный вкус, Вкус дуба, продолжительность послевкусия, ощущение во рту и баланс.
    Студенты из программы сертификации ассистентов винодельни были ознакомлены с методами органолептического анализа, которые применялись к красному вину. Tastelweb© использовался для сравнения двух образцов вина в тесте треугольника и трех красных вин в тесте Profiling/QDA©. Это тематическое исследование демонстрирует, как сенсорные данные могут быть быстро собраны и представлены в виде графика для поддержки качества и маркетинговой/продажной деятельности на винодельне или предприятии по производству напитков.
    Как получить точную смету на IT решение?

    Оставьте заявку на сайте и менеджер вам перезвонит.

    Мы можем назначить видеоконференцию или приехать лично для обсуждения деталей.

    Нужна консультация?

    Наши специалисты быстро составят смету на IT решение
    Задать вопрос
    Каталог
    Услуги
    Бренды
    Компания
    О компании
    Блог
    Контакты
    Семинары AI для руководителей
    Помощь
    Условия оплаты
    8 (495) 215-54-36
    it@it-fabric.ru
    г. Москва, ул. Б. Татарская 35
    • Telegram
    • WhatsApp
    Информация на сайте не является офертой. 2025 © ООО «Новые технологии»
    Каталог
    По всему сайту
    По каталогу