OpenVINO を使用している企業
It is a comprehensive toolkit for quickly developing applications and solutions that emulate human vision. Based on Convolutional Neural Networks (CNNs), the toolkit extends CV workloads across Intel® hardware, maximizing performance.
OpenVINO を使用している企業のリスト
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"openvino\"
]
}"Technology
is any of
OpenVINO
従業員数150k収益$79BSemiconductor ManufacturingOpenVINO信頼度：高
従業員数1.2k収益$115MAppliances, Electrical, and Electronics ManufacturingOpenVINO信頼度：高- 従業員数180収益$19MPhotographyOpenVINO信頼度：高
従業員数1.1kTechnology, Information and InternetOpenVINO信頼度：中
従業員数182k収益$65BIT Services and IT ConsultingOpenVINO信頼度：中
従業員数500Software DevelopmentOpenVINO信頼度：中
従業員数20k収益$3.4BSoftware DevelopmentOpenVINO信頼度：中
従業員数92収益$7MSoftware DevelopmentOpenVINO信頼度：中
従業員数300収益$2MSemiconductor ManufacturingOpenVINO信頼度：中
従業員数180k収益$17BMotor Vehicle ManufacturingOpenVINO信頼度：中
当社は、OpenVINO を使用している 1,154 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の OpenVINO ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
OpenVINO ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロード可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
OpenVINO, short for Open Visual Inference and Neural Network Optimization, is Intel's toolkit designed to fast-track the development and deployment of high-performance computer vision and deep learning solutions. It optimizes neural network inference across a variety of Intel hardware, including CPUs, integrated GPUs, FPGAs, and VPUs. With its comprehensive set of pre-trained models, inference engine, and optimized libraries, OpenVINO enables developers to efficiently deploy deep learning models in real-world applications with reduced latency and power consumption.
In the realm of Machine Learning Tools, OpenVINO falls under the category of deep learning optimization frameworks. It focuses specifically on leveraging Intel's hardware capabilities to accelerate computer vision tasks and neural network inference. By providing developers with tools to optimize and deploy models efficiently across Intel's diverse hardware portfolio, OpenVINO streamlines the process of harnessing the power of deep learning in various applications, such as surveillance, healthcare, automotive, and retail.
OpenVINO was founded by Intel Corporation and released in 2017 with the goal of democratizing and accelerating the adoption of deep learning for edge computing. Intel recognized the growing demand for efficient neural network inference solutions at the edge, where traditional cloud-based approaches were impractical due to latency and bandwidth constraints. By introducing OpenVINO, Intel aimed to empower developers and businesses to unlock the potential of computer vision and deep learning in edge devices, enabling a new wave of smart and connected applications.
Currently, OpenVINO holds a significant market share within the realm of deep learning optimization frameworks, particularly in the domain of edge computing and computer vision applications. As the demand for AI-powered solutions at the edge continues to rise across industries, OpenVINO is well-positioned to see further growth in its market share. With ongoing advancements in edge computing technologies and the increasing complexity of computer vision applications, OpenVINO is poised to play a crucial role in driving innovation and efficiency in the development of intelligent edge devices.