Ein System zur Unterstützung der Content-Optimierung in den eigenen Marketingkanälen sowie Trenderkennungs- und Vorhersagetools, die auf der Verarbeitung von Text, Bild, Video und Daten aus Social Media und Methoden der künstlichen Intelligenz basieren.
Number_reference_aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck der öffentlichen Beihilfe: Artikel 25 der Verordnung (EG) Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV Das war’s. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Projekt von SmartNet Research & Lösungen (im Folgenden: SmartNet, Company) übernimmt die Entwicklung und Demonstration eines innovativen Content-Optimierungssystems in den eigenen Marketingkanälen von Marken sowie Trenderkennungs- und Vorhersagetools auf der Grundlage von Text-, Bild- und Videoverarbeitung (Angebote in Form von SaaS &ndash; Sofware als Service. Das Projektergebnis richtet sich an eine Vielzahl von Unternehmen aus der Marketingbranche, darunter sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen, die regelmäßig Inhalte in sozialen Medien, Websites, Blogs oder E-Marketing veröffentlichen. Innovative Lösungen werden funktionale Merkmale sein, die noch nicht umfassend auf dem Markt angeboten werden, so dass Anwender präzise Optimierungstipps geben können: Sammlung komplexer Daten in nahezu Echtzeit, Speicherung und Verarbeitung multimodaler Daten in einer Weise, die die hohe Verfügbarkeit, das Verständnis und die Klassifizierung heruntergeladener Inhalte mithilfe von NLP und Bildverarbeitung gewährleistet, Trends identifiziert und vorhersagt sowie bedingte Vorhersagen sowie vertrauliche Daten über die Aktivitäten der Wettbewerber schätzt. Dies wird als Ergebnis einer Reihe von FuE-Arbeiten erfolgen. Während der industriellen Forschung werden Arbeiten an der Entwicklung von Algorithmen/Methoden durchgeführt, die die Erzielung individueller Funktionalitäten des Projektergebnisses ermöglichen. Während der Entwicklungsarbeit werden alle entwickelten Funktionalitäten integriert, nach denen Tests des Zieltools zusammen mit der Beseitigung von Fehlern durchgeführt werden.