top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Menerima Penghargaan PM medimo Penghargaan Spesial Terbaik

Generatived

23/5/25, 09.00

medimo (Setagaya-ku, Tokyo) memenangkan Penghargaan Proyek Terbaik dan Penghargaan Khusus di PM Award 2024. Proyek bersama ini dilaksanakan bekerja sama dengan Medical Corporation Jinwakai Group, MR&S LLC, SDX Research Institute, Saito Rehabilitation Hospital, dan Kawanishi Rehabilitation Hospital.

"PM Award 2024" merupakan program yang diselenggarakan oleh PMI Japan Chapter untuk memberikan penghargaan kepada proyek-proyek yang luar biasa. Penghargaan Proyek Terbaik dalam kategori Kecil & Menengah diputuskan berdasarkan suara sekitar 1.200 orang.

Proyek pemenang bertujuan untuk menggunakan teknologi Generative AI guna memecahkan masalah dalam pengobatan rehabilitasi, meningkatkan efisiensi kerja profesional medis, dan kualitas perawatan pasien.

Reitaro Nomura, CEO medimo, berkomentar, "Saya senang bahwa kami telah mampu mengatasi tantangan yang dihadapi bidang medis dan memberikan solusi dengan teknologi Generative AI ," dan mengatakan bahwa perusahaan bermaksud untuk terus berkembang lebih jauh di bidang kedokteran dan teknologi.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Meta Memperkenalkan Langkah-Langkah Pencegahan Penipuan AI Tingkat Lanjut

Meta Memperkenalkan Langkah-Langkah Pencegahan Penipuan AI Tingkat Lanjut

28/8/26, 07.00

Meta mengumumkan penerapan langkah-langkah keamanan yang ditingkatkan di Polandia untuk memerangi penipuan daring dan konten peniruan identitas.

Alibaba merilis model Flash Next Qwen3.8.

Alibaba merilis model Flash Next Qwen3.8.

28/8/26, 07.00

Alibaba merilis bobot untuk Qwen3.8-Flash-Next, sebuah model pratinjau yang mendemonstrasikan arsitektur multimodal Qwen4 yang akan datang.

loveholidays memberdayakan tim dengan platform Codex

loveholidays memberdayakan tim dengan platform Codex

28/8/26, 07.00

loveholidays mengintegrasikan Codex ke dalam operasi rekayasa perangkat lunaknya, memungkinkan manajer produk, desainer, dan tim komersial

Microsoft menganalisis serangan terhadap beban kerja AI.

Microsoft menganalisis serangan terhadap beban kerja AI.

28/8/26, 07.00

Microsoft menerbitkan riset yang menganalisis serangan siber yang ditargetkan terhadap infrastruktur beban kerja AI kritis, termasuk gateway LiteLLM, penerapan RAGFlow

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Meta Memperkenalkan Langkah-Langkah Pencegahan Penipuan AI Tingkat Lanjut

Meta Memperkenalkan Langkah-Langkah Pencegahan Penipuan AI Tingkat Lanjut

28/8/26, 07.00

Meta mengumumkan penerapan langkah-langkah keamanan yang ditingkatkan di Polandia untuk memerangi penipuan daring dan konten peniruan identitas.

Alibaba merilis model Flash Next Qwen3.8.

Alibaba merilis model Flash Next Qwen3.8.

28/8/26, 07.00

Alibaba merilis bobot untuk Qwen3.8-Flash-Next, sebuah model pratinjau yang mendemonstrasikan arsitektur multimodal Qwen4 yang akan datang.

loveholidays memberdayakan tim dengan platform Codex

loveholidays memberdayakan tim dengan platform Codex

28/8/26, 07.00

loveholidays mengintegrasikan Codex ke dalam operasi rekayasa perangkat lunaknya, memungkinkan manajer produk, desainer, dan tim komersial

Microsoft menganalisis serangan terhadap beban kerja AI.

Microsoft menganalisis serangan terhadap beban kerja AI.

28/8/26, 07.00

Microsoft menerbitkan riset yang menganalisis serangan siber yang ditargetkan terhadap infrastruktur beban kerja AI kritis, termasuk gateway LiteLLM, penerapan RAGFlow

bottom of page