我们的产品
来自不同心理学领域的数据被用来训练我们的机器学习算法。
经过广泛的训练和验证，该算法可以识别情绪的细微差别，应用于我们四个产品：SenseCare、SenseLearn、SenseSafe和SenseCrowd。
我们算法的优势来自于对病人和非病人科学调查的数量和细微度。这些真实的数据使它能够精确地检测和评估大量广泛的情绪。
SenseCare
来自临床、健康、医疗咨询和心理学领域的注释数据被用来训练我们的算法，以识别病人的情绪，用作帮助评估和跟踪病人心理健康的工具。
使用案例包括:
SenseCrowd
来自跨文化、发展、社会和法医心理学领域的注释数据被用来训练我们的算法，以检测可疑人物的情绪并防止暴力行为的发生。使用案例包括 :
SenseSafe
来自认知、实验和社会心理学领域的注释数据被用来训练我们的算法，以识别司机的瞌睡、疲劳或突然的身体变化。使用的案例包括 :
SenseLearn
从行为学、教育学和人为因素心理学领域获得的注释数据被用来训练我们的算法，以识别参与者/用户的注意力和参与程度。使用的案例包括 :
Opsis（遨视）专注于推进其情感识别技术，并帮助我们的客户在以下关键行业，解决面临的挑战：医疗保健、汽车、安全、教育和培训以及媒体分析。