Lavori

Tutto ciò che trovi qui è etichettato per quello che è. Non abbiamo ancora consegnato un progetto a un cliente, quindi non ci sono casi di studio; quando ci saranno, verranno mostrati solo con il permesso del cliente.

Demo con risultati misurati

I dati delle demo sono sintetici; i numeri sono misurati, non promessi.

Dati sintetici

Lettore FatturaPA e spiegazione delle ricevute SdI

Fatture elettroniche (XML e .p7m firmati) in un unico foglio controllato, dove i controlli previsti segnalano problemi definiti, con il codice di scarto SdI quando ne esiste uno; notifiche SdI spiegate in parole semplici.

Risultati dei test e limiti

Su 3 set sintetici di 94 fatture: 28 errori inseriti su 28 rilevati in ciascuno, 0 fatture corrette su 66 segnalate per sbaglio (misurato il 5 ottobre 2026).

Leggi il progetto: Lettore FatturaPA e spiegazione delle ricevute SdI
Dati sintetici

Riconciliazione bancaria che si spiega da sola

Righe dell'estratto conto abbinate alle fatture, ognuna con grado di fiducia e motivo; i casi dubbi vanno in una lista da verificare.

Risultati dei test e limiti

0 abbinamenti automatici errati su tutti gli 8 set sintetici; sui set di stress, più difficili, circa metà dei pagamenti è andata in verifica invece di essere abbinata (misurato il 5 ottobre 2026).

Leggi il progetto: Riconciliazione bancaria che si spiega da sola
Dati sintetici

Chiedi ai tuoi documenti

Risposte dai tuoi file con la frase esatta e la sua fonte, offline, con regole per rifiutare le domande senza riscontro.

Risultati dei test e limiti

Sul set di verifica sintetico: 36 risposte corrette su 43; 11 domande senza risposta su 12 rifiutate e 1 con risposta sbagliata (misurato il 5 ottobre 2026).

Leggi il progetto: Chiedi ai tuoi documenti
Dati sintetici

doc2data

Da PDF e scansioni di fatture e scontrini a dati strutturati e controllati.

Risultati dei test e limiti

0 errori sui campi in 3 set sintetici puliti di 16 documenti; 92,9% (131 su 141) e 91,4% (127 su 139) dei campi su scansioni sintetiche degradate (misurato il 2 ottobre 2026).

Leggi il progetto: doc2data

Evidenze dei test

Test, dati e limiti: un progetto alla volta.

REPORT DEI TESTEvidenze dei test di doc2dataOgni numero di doc2data, per set e campo per campo, con come sono stati costruiti i set.
Dati sintetici

doc2data

Misure e limiti

0 errori sui campi in 3 set sintetici puliti di 16 documenti; 92,9% (131 su 141) e 91,4% (127 su 139) dei campi su scansioni sintetiche degradate (misurato il 2 ottobre 2026).

Leggi il progetto: doc2data

Open source e ricerca

Open source

Bayesian-Classifier-Lab

Un framework Python riproducibile che confronta cinque famiglie di classificatori con validazione incrociata ripetuta appaiata, un t-test bayesiano correlato e una regione di equivalenza pratica, per capire se la differenza tra due modelli è abbastanza grande da contare.

Open source

PsychoGraph-Net

Un modello di ricerca che combina un codificatore a grafo con un Transformer temporale, con modelli di riferimento LSTM e CNN e un metodo di spiegazione basato su perturbazioni. Funziona su dati sintetici simili a dati di pazienti e non è uno strumento clinico.

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Inviaci fino a 3 esempi o descrivi un processo. Ti rispondiamo via email spiegandoti cosa è fattibile e come lo misureremmo.

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SNELLO / STRUMENTI

Questa è una spiegazione dello strumento, non una sessione di IA dal vivo. Nessun documento viene caricato.

Il nostro metodo
Schema completo

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