A API de Avaliação de Risco de Diabetes aproveita algoritmos avançados de IA e aprendizado de máquina para avaliar métricas de saúde individuais e fornecer uma classificação de risco de diabetes como 'Positiva' ou 'Negativa'

Risco de câncer detectado em testes de sangue CBC de rotina em <50ms Retorna níveis de risco para câncer de próstata mama pulmão colorretal e alerta de múltiplos cânceres Nenhuma informação pessoal identificável necessária

The Joyful Insights Forecasting (AI) API delivers emotional classification results, categorizing input data as either 'Happy' or 'Unhappy'. Utilizing advanced machine learning techniques, this API specializes in sentiment analysis to provide accurate predictions. For further details about the underlying model and its capabilities, please reach out to us.

Aceita uma descrição estruturada de uma relação de trabalho e retorna uma pontuação de risco de reclassificação específica por jurisdição (0-100), nível de risco, análise fator a fator e raciocínio em linguagem simples em 20 jurisdições Também inclui orientações de remediação, listas de verificação de porto seguro, estimativa de exposição financeira, comparação entre jurisdições e pontuação em massa em nível de portfólio Sem banco de dados, sem raspagem em tempo de execução - respostas rápidas e determinísticas

Usar heurísticas estatísticas para detectar texto gerado por máquina sem precisar de serviços externos ou chave de API

Classificar conteúdo em categorias IAB usando pontos de previsão unificados e em níveis

A API de Detector Multilíngue é uma ferramenta que permite aos usuários determinar o idioma de um determinado texto com um índice de confiança

Estatísticas descritivas normalidade correlação e capacidade de processo (Cp/Cpk/Pp/Ppk) como uma API JSON Envie uma tabela de dados e uma configuração obtenha tabelas de resultados limpas em retorno

Advanced multimodal AI API that analyzes images, audio, and video — extracting text, scene descriptions, and visual/audio context in one unified request.

Dados de teste de caso extremo para QA e testes de fuzz Unicode sondas de injeção datas de limite precisão de ponto flutuante 16 tipos sementes reprodutíveis e cada valor explica o que quebra

A API de Análise de Sentimentos BigFive utiliza algoritmos de aprendizado de máquina avançados para analisar texto e determinar as emoções e traços de personalidade expressos nele. Ela pode classificar o texto em cinco categorias principais: Abertura, Conscienciosidade, Extroversão, Amabilidade e Neuroticismo, e fornecer os resultados em um formato estruturado

Mantenha-se à frente no atendimento ao paciente com a API Inovadora de Risco de Câncer com IA, integrando tecnologia de ponta para análise de risco de câncer

Dados de teste Unicode para testes de internacionalização marcas combinadas sobreposições bidi emojis ZWJ homógrafos sementes determinísticas e cada valor explica o que quebra

Dados de teste de valor de limite para bugs de um a um limites int32 e int64 strings de comprimento máximo valores vazios Sementes determinísticas e cada valor explica o que quebra

Canonical injection test strings for checking your own escaping: SQL tautology, XSS, path traversal, template injection. Harmless probes, not working exploits. Reproducible seeds.

Integer and floating-point edge cases: int32/int64 limits, NaN, infinity, denormals, and IEEE 754 rounding. Deterministic seeds, and every value explains what it breaks.

Teste de fuzz com dados de entrada para camadas de validação: strings malformadas, valores de fronteira, caracteres de controle 16 tipos de campo sementes reproduzíveis cada valor explica o que quebra

QA test fixtures and CI seed data with reproducible seeds, so pinned test runs return identical rows every time. 16 field types, each value explaining what it breaks.

Malformed and hostile string test data for input handling: control characters, null bytes, encoding edge cases. Reproducible seeds, and every value explains what it breaks.

Date and time edge cases: Feb 29, DST gaps, year 2038, leap seconds, and quarter-hour UTC offsets. Reproducible seeds, and every value explains what it breaks.

Pontue um relacionamento de trabalho em até 5 jurisdições ao mesmo tempo ou compare os testes legais das jurisdições e a exposição a penalidades lado a lado para encontrar o lugar mais seguro para assumir um cargo

Pontue o risco IR35 e de trabalho fora da folha de pagamento para engajamentos no Reino Unido, juntamente com testes de classificação de 19 outras jurisdições, com raciocínio fator por fator

Pontuação de risco de classificação equivocada (0–100) em 20 jurisdições a partir de uma descrição estruturada de uma relação de trabalho com o teste legal aplicado e raciocínio fator a fator

Pontuação em massa de até 100 relacionamentos existentes com contratantes em uma ligação com níveis de risco por trabalhador e estatísticas agregadas para sinalizar seus trabalhadores de maior risco primeiro

Avalie o risco de classificação incorreta antes de colocar um trabalhador em qualquer uma das 20 jurisdições, com estimativas de exposição financeira e orientações de remediação para equipes de EOR e folha de pagamento