"Le parole crociate del New York Times hanno oltre 400.000 abbonamenti indipendenti, si tratta di un vero e proprio rito quotidiano per i giocatori. Insieme alle parole crociate, abbiamo elaborato un portfolio di rompicapi digitali che raggiunge oltre due milioni di giocatori ogni mese.
"Flutter è veloce! Funzionalità che una volta richiedevano giorni per essere implementate ora richiedono un solo giorno. Molti problemi che ci portavano via tantissimo tempo ora semplicemente non si verificano. Il nostro team può concentrarsi sulla creazione di esperienze utente di livello superiore e sull'ottimizzazione della funzionalità. Grazie a Flutter stiamo superando qualsiasi aspettativa!"
"Stiamo lavorando con Google Cloud per creare una nuova esperienza per dispositivi mobili che consenta ai clienti, ovunque si trovino, di scattare foto di elementi di arredo e articoli per la casa e trovare velocemente il prodotto fotografato o un prodotto simile nel nostro catalogo online. L'API Cloud Vision Product Search ha fornito a IKEA un modo facile e veloce di indicizzare il nostro catalogo, mentre l'API Object Detection & Tracking di ML Kit ci consente di implementare con facilità questa funzionalità su un mirino live presente nella nostra app. Google Cloud ci aiuta a utilizzare al meglio la funzione di Vision Product Search e noi siamo davvero entusiasti all'idea di scoprire in che modo ciò possa aiutarci a creare un'esperienza migliore e più agevole per i nostri clienti". - Susan Standiford, Chief Technology Officer di Ingka Group, partner strategico del sistema di franchising IKEA che gestisce negozi IKEA in 30 mercati.
"I nostri utenti sono appassionati di pesca, pertanto la possibilità di scattare immagini di ciò che hanno pescato e accedere a informazioni sulle specie è fondamentale per la loro esperienza. Grazie ad AutoML Vision Edge, il numero di foto di pesci caricate con informazioni sulla specie è aumentato del 30%, mentre l'accuratezza del modello di riconoscimento delle specie è salita dal 78% all'88".- Dimitris Lachanas, Android Engineering Manager presso Fishbrain
"Con AutoML Vision Edge, siamo stati in grado di creare un modello su dispositivo altamente predittivo da zero. Grazie a questo miglioramento del nostro avanzato algoritmo di riconoscimento del cibo, Snap It, abbiamo aumentato del 21% il numero di categorie di cibo in cui i nostri clienti possono classificare le immagini, riducendo parallelamente del 36% il tasso di errore, il che è fondamentale per i nostri clienti". - Will Lowe Ph.D., Director of Data Science & AI, Lose It!
