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仙林科技有限公司

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Predicx 致力于应用先进的预测算法提升数据感知和数据分析能力, 我们增强的预测算法和模型可应用于多个场景解决所面临的问题, 例如室内空气质量监测: 以低成本的IoT传感器获取的数据, 来模拟实现专门的复杂的环境监测仪才能实现的功能,并且能够持续监测持续模拟真菌、细菌、空气污染物等对目标环境的影响。

我们的AI建模适合处理时间系列的流数据, 并使用深度学习模型来预测目标, 例如工商业小区的能耗预测、该技术目前已于多个客户接洽应用。

Description

Predicx 致力于应用先进的预测算法提升数据感知和数据分析能力, 增强IoT 传感器的能力,提供商业预测应用的解决方案。

Predicx 的产品解决方案结合多项先进技术,以提升物联网商业应用的数据感知、数据分析和模型预测能力。

例如我们的室内空气质量监测的解决方案,使用低成本的物联网传感器,收集室内空气质量的数据,这些传感器使用标准的传输技术如Zigbee和LoRaWan等,传送数据流到本地的边缘计算单元,作初步地存储、计算和监测,同时数据再进一步传送至云端平台存储、分析和持续模型训练等。

我们的能耗预测技术,可应用于多种场景的能源管理,如识别及预测工商业小区的能耗规律,调度本地储能的充电和放电,优化能耗需求峰谷的应对策略等,也可以应用于离网型新能源的智能调度,提高能源供应的可靠性,以及延长储能电池的使用寿命。

我们的预测技术在主流的机器学习算法如XGBoost/LightGBM, RNN/LSTM的基础上优化,能满足不同商业应用的预测能力需求,随着未来应用的不断扩展,我们将进一步模块化预测技术、封装接口调用,更方便客户使用我们的预测技术来实现的商业价值。