z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) u = ρ (cosα + isinα) f(x) = 3x − 2' −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR}

Machine learning per gare pubbliche e private

Il cliente è un’azienda che opera nel settore del medical imaging, della diagnostica di laboratorio e delle soluzioni IT per strutture sanitarie. In stretta collaborazione con il cliente abbiamo dato vita a un algoritmo di machine learning in grado di facilitare e migliorare le attività di costruzione di uno scenario pre-competitivo durante la fase di preparazione alle gare pubbliche e private.

  • Descrizione e benefici
Minor carico di lavoro
Migliore gestione
Accesso rapido

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z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) f(x) = 3x − 2 z = r (cosθ + isinθ) ax + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) 2x + 2y + z + 4t = 0 [x0 −r, x0 + r] (cosnα + isinnα) = (cosα + isinα)n z = −1 + i nα = θ + 2πk

Una combinazione di tre tecnologie innovative