• IntelligenceLab é uma biblioteca de componentes que fornece inteligência artificial para agrupamento de dados, filtros de spam, visão computacional, reconhecimento de voz, ou classificação de comandos relacionados. A biblioteca contém uma série de classificadores, elementos de formação, e um multi-propósito neurônio componente. Diversas aplicações podem ser construídas usando esta biblioteca: filtros de spam, aplicações OCR, visão computacional, reconhecimento de voz, classificação de dados, tomada de decisão. IntelligenceLab é facilmente implementado usando MMP otimizado bibliotecas, tais como a Intel MMX e de Desempenho da Intel Primitivo (IPP). Além disso, é compatível e se integra diretamente com SignalLab, VideoLab, Arteleku, VisionLab, InstrumentLab, e PlotLab. Esta é uma Biblioteca VCL - Firemonkey versão projetado para Delphi, C++ Builder, RAD Studio XE 4 10.1 Berlim. O componente contém Naive Bayesian, Vizinho mais próximo, a Rede Neural, a Auto-Organização do Mapa, e a Função de Base Radial Rede de classificadores. Além disso, o conversor embutido pares múltiplos buffers de dados em conjunto. Os filtros personalizados podem ser usados na real, binário, e a matriz real de dados. Outros componentes incluem Watch Dog Temporizadores, um relógio para outros elementos, um segmento do evento (que executa o código em um thread separado), um contador e um medidor de frequência. Os elementos de formação de usar vários algoritmos (Backprop e Rprop) para treinar as redes neurais e preparar os dados para os classificadores. O componente de software pode ser utilizada para executar algumas tarefas, e que pode ser facilmente implementado em muitas aplicações. Ele é gratuito para uso não-comercial, professores e alunos.
  • İntelligenceLab veri gruplama, spam filtreleri, bilgisayar görme, konuşma tanıma veya sınıflandırma ile ilgili komutlar için yapay zeka sağlayan bir kütüphane bileşenidir. Kütüphane sınıflandırıcılar, eğitim elemanları ve çok amaçlı bir nöron bileşeni bir dizi içerir. Çeşitli uygulamalar bu kitaplığı: spam filtreleri, OCR uygulamaları, bilgisayar görme, konuşma tanıma, veri sınıflandırma, karar verme kullanarak inşa edilebilir. İntelligenceLab kolayca ECZACI optimize edilmiş kütüphaneler, örneğin Intel YAZILIMI (IPP) Intel Performans İlkel olarak kullanılarak uygulanır. Ayrıca, uyumlu ve doğrudan SignalLab, VideoLab, AudioLab, VisionLab, İnstrumentLab ile entegre ve PlotLab. Bu Kütüphane Delphi, C++ Builder, RAD Studio XE 4 12 Berlin için tasarlanmış. - Firemonkey versiyonu. Bileşen Naive Bayesian içerir, en Yakın Komşu, Yapay Sinir Ağı, Harita ve Radyal tabanlı Fonksiyon Ağ tutucular, kendi Kendini düzenleyen. Ayrıca, birlikte dönüştürücü çift birden çok veri arabellekleri inşa edilmiş. Özel filtreler gerçek, ikili ve gerçek matris veri üzerinde kullanılabilir. Diğer bileşenler diğer unsurları, ayrı bir iş parçacığı kod yürüten iş parçacığı bir olay (), bir sayaç ve frekans metre için watchdog Zamanlayıcılar, bir saat vardır. Eğitim elemanları sinir ağları eğitmek ve sınıflandırma işlemi için veri hazırlamak (Backprop ve Rprop) çeşitli algoritmalar kullanır. Yazılım bileşeni, bazı görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir ve kolayca birçok uygulama içine uygulanabilir. Ticari olmayan kullanımlar, öğretmenler ve öğrenciler için ücretsiz.
  • IntelligenceLab is a library component that provides artificial intelligence for data grouping, spam filters, computer vision, speech recognition, or classification related commands.

    The library contains a series of classifiers, training elements, and a multi-purpose neuron component. Various applications can be built using this library: spam filters, OCR applications, computer vision, speech recognition, data classification, decision making.

    IntelligenceLab is easily implemented using MMP optimized libraries, such as Intel MMX and Intel Performance Primitive (IPP). Also, it is compatible and integrates directly with SignalLab, VideoLab, AudioLab, VisionLab, InstrumentLab, and PlotLab.

    This Library is a VCL - Firemonkey version designed for Delphi, C++ Builder, RAD Studio XE 4 to 10.1 Berlin.

    The component contains Naive Bayesian, Nearest Neighbor, Neural Network, Self Organizing Map, and Radial Basis Function Network classifiers.

    Moreover, the built-in converter pairs multiple data buffers together. The custom filters can be used on real, binary, and real matrix data.

    Other components include Watch Dog Timers, a clock for other elements, a thread event (which executes code in a separate thread), a counter, and a frequency meter.

    The training elements use various algorithms (Backprop and Rprop) to train neural networks and to prepare data for the classifiers.

    The software component can be employed to perform some tasks, and it can easily be implemented into many applications. It is free for non-commercial use, teachers and students.