АТЛАС.ти | Программное обеспечение №1 для качественного анализа данных
новый
Узнайте больше о наших революционных инструментах искусственного интеллекта →
Выполняйте свои исследовательские проекты в 10 раз быстрее с помощью возможностей OpenAI. Испытайте полное кодирование на автопилоте, а также автоматические сводки и получайте предложения по коду в режиме реального времени.
Программное обеспечение для качественного анализа данных с лучшими оценками
G2 Crowd Score: 4,7
Capterra Score: 4,8
GetApp Score: 4,8
Почему ATLAS.ti Купить сейчас Предварительный просмотр кода AI
ATLAS.ti доступен для Mac, Win и Web
Посмотреть полный тур по продукту
Почему наши пользователи любят ATLAS.ti
Получите универсальный доступ к нашим настольным приложениям для Windows и Mac, а также нашу веб-версию для браузеров. Воспользуйтесь нашим передовым программным обеспечением QDA уже сегодня!
Бесплатная пробная версия Купить сейчас
ATLAS. ti был отличным инструментом для моего исследования PhD, который я использовал для анализа качественных интервью из Ганы и Нигерии. Это было идеальное решение, и мы были рады узнать, что можем сотрудничать с исследователями в любой стране или учреждении без получения специальной лицензии.
Д-р Квабена Куси-Менсах
FWACP (психология), MSc.CAMH (Ib.), PhD кандидат психиатрии, Кембриджский университет
ATLAS.ti — это самое простое и удобное программное обеспечение для кодирования качественных данных.
Светлана Полещук
Доктор наук, исследователь в области образования, ЮНИСЕФ
Я пользуюсь ATLAS.ti более 20 лет, и все это время это программное обеспечение всегда было моим первым выбором для качественных исследований. ATLAS.ti продолжает вводить новшества и улучшаться каждый год, добавляя новые функции и преимущества для своего сообщества пользователей. Я настоятельно рекомендую его для вашего качественного исследования.
Кен Риопель
Профессор-исследователь, Государственный университет Уэйна
#1 Программное обеспечение для качественного анализа данных
Если вы рассматриваете ATLAS. ti для качественного анализа данных, вы делаете мудрый выбор. Наше программное обеспечение QDA с самым высоким рейтингом идеально подходит для студентов, исследователей, академических учреждений и коммерческих предприятий, предлагая широкий спектр инструментов анализа на основе ИИ, которые помогут вам добиться успеха. Вот лишь несколько причин, по которым стоит выбрать ATLAS.ti:
Интуитивно понятный интерфейс для качественных исследований
ATLAS.ti подходит как для профессионалов, так и для начинающих. Он охватывает все, от качественного анализа текста и оценки интервью с клиентами до анализа веб-контента и конкретных задач бизнес-аналитики.
Пользователи могут собирать и анализировать данные в основных операционных системах (Windows и macOS) даже с нашей веб-версией для браузеров. Наше удобное программное обеспечение для качественного анализа данных позволяет легко загружать файлы и анализировать данные быстро и эффективно, чтобы вы могли извлечь максимальную пользу из своего исследования.
Быстрое и простое кодирование с помощью ИИ
Преобразование текстовых данных в ценные идеи может занять много времени. С помощью ATLAS.ti вы можете импортировать данные из любого источника и получать более подробные сведения с помощью ИИ. Кроме того, наше качественное программное обеспечение предлагает инструменты для автоматического создания закодированных сегментов ваших данных и быстрого определения тем.
Инструменты качественного анализа данных ATLAS.ti позволяют организовать все ваши текстовые данные (т. е. из интервью с клиентами или фокус-групп) в одном месте. Таким образом, вы можете анализировать качественные данные быстрее, чем когда-либо. Кроме того, вы можете использовать иерархию кода с древовидной структурой для лучшего управления кодом.
Наша функция автоматического кодирования ИИ использует модель GPT OpenAI, которая может понимать естественный язык на человеческом уровне. Больше, чем интеллектуальный анализ текста: этот новаторский инструмент анализа расширяет возможности пользователей из всех областей деятельности, значительно сокращая общее время кодирования и анализа.
Удовлетворите все ваши потребности в качественном анализе данных
Независимо от того, полагаетесь ли вы на стенограммы фокус-групп, заметки о наблюдениях, ответы на опросы или даже на аудио- и видеофайлы, вы можете анализировать все это с помощью ATLAS.ti. В отличие от инструментов для работы с количественными данными, наше программное обеспечение поддерживает все основные формы данных, поэтому вы можете проводить качественный анализ данных в любом исследовательском проекте, включая отзывы клиентов, текстовые данные, изображения и видеозаписи.
Что бы это ни было, вы можете импортировать данные в одно центральное место в ATLAS.ti, что позволит вам использовать качественные и смешанные методы для ваших исследовательских проектов.
Мощный анализ данных на автопилоте
Наши инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения упрощают поиск идей в вашем исследовательском проекте. Инструменты качественного анализа данных, такие как Sentiment Analysis и Opinion Mining, могут выполнять анализ текста в нескольких документах, чтобы анализировать большие проекты быстрее и глубже.
Независимо от того, хотите ли вы проанализировать данные о клиентах или определить ключевые слова из исследовательских материалов, наши инструменты искусственного интеллекта помогут вам быстро завершить работу. Независимо от того, чего вы хотите достичь: чистый качественный анализ или исследование смешанных методов, ATLAS.ti предлагает ведущее решение, которому доверяют ученые и предприятия.
Более глубокое понимание с помощью качественного анализа
Мы понимаем, что любой инструмент качественного анализа данных настолько эффективен, насколько ценна информация, которую он предоставляет вам и вашей аудитории. ATLAS.ti — это больше, чем просто анализатор текста. Мы разрабатываем наше программное обеспечение для визуализации анализа ваших данных в различных форматах:
Гистограммы, диаграммы Санки, облака слов и сетевые визуализации помогут вам определить темы и шаблоны данных для надежного и точного понимания.
Беспрепятственное сотрудничество между командами
Качественные и смешанные методы исследования часто основаны на сотрудничестве между членами группы. Вот почему многопользовательские лицензии на ATLAS.ti позволяют вам делиться нашим программным обеспечением для качественного анализа данных со своими коллегами.
Теперь все члены вашей команды могут работать вместе над одним проектом для анализа качественных данных. В отличие от другого программного обеспечения, ATLAS.ti позволяет вам собирать информацию о клиентах с помощью коллективной силы ваших коллег.
Экспертная поддержка и обучение
Удовлетворение потребностей клиентов является нашим главным приоритетом в ATLAS.ti. Мы предлагаем техническую и методологическую поддержку для всех пользователей, будь то исследование смешанных методов, качественное исследование, статистический анализ, тематический анализ, исследование рынка или академическое исследование.
Эксперты ATLAS.ti по всему миру всегда на расстоянии одного клика, чтобы поддержать пользователей нашего программного обеспечения №1 для качественного анализа данных.
aclError_Atlas 500 Pro AI Edge Server (модель 3000)_Руководство по разработке прикладного программного обеспечения_Справочник по ACL API_Типы данных и рабочие API_Huawei Cloud
3.2.2.4.1.1 «>
const int ACL_ERROR_NONE = 0;
Операция выполнена успешно.
—
const int ACL_ERROR_INVALID_PARAM = 100000;
Ошибка проверки параметра.
Проверьте переданные аргументы.
const int ACL_ERROR_UNINITIALIZE = 100001;
ACL не инициализирован.
Прежде чем вызывать другие API, убедитесь, что aclInit был вызван для инициализации.
const int ACL_ERROR_REPEAT_INITIALIZE = 100002;
3.2.2.4.1.2 «>
ACL повторно инициализируется.
Проверьте, не вызывается ли повторно aclInit для инициализации.
const int ACL_ERROR_INVALID_FILE = 100003;
Недопустимый файл.
Проверить, существует ли файл и доступен ли он.
const int ACL_ERROR_WRITE_FILE = 100004;
Ошибка записи файла.
Проверьте, существует ли путь к файлу и разрешение на запись файла.
const int ACL_ERROR_INVALID_FILE_SIZE = 100005;
3.2.2.4.1.2 «>
Недопустимый размер файла.
Проверьте, соответствует ли размер файла требованиям интерфейса.
const int ACL_ERROR_PARSE_FILE = 100006;
Ошибка синтаксического анализа файла.
Проверьте правильность содержимого файла.
const int ACL_ERROR_FILE_MISSING_ATTR = 100007;
Параметр файла отсутствует.
Проверить полноту содержимого файла.
const int ACL_ERROR_FILE_ATTR_INVALID = 100008;
3.2.2.4.1.2 «>
Недопустимый параметр файла.
Проверьте правильность параметров в файле.
const int ACL_ERROR_INVALID_DUMP_CONFIG = 100009;
Недопустимая конфигурация дампа.
Проверьте конфигурацию дампа в файле конфигурации интерфейса aclInit. Для получения дополнительной информации смотрите Инструкции Анализатора Точности Модели (CLI).
const int ACL_ERROR_INVALID_PROFILING_CONFIG = 100010;
Недопустимая конфигурация профилирования.
Зарезервировано
3.2.2.4.1.1 «>
const int ACL_ERROR_INVALID_MODEL_ID = 100011;
Недопустимый идентификатор модели.
Проверьте правильность идентификатора модели и правильность загрузки модели.
const int ACL_ERROR_DESERIALIZE_MODEL = 100012;
Десериализация модели не удалась.
Модель может не соответствовать текущей версии. Преобразуйте модель еще раз, обратившись к Инструкции к инструменту ATC.
const int ACL_ERROR_PARSE_MODEL = 100013;
Ошибка синтаксического анализа модели.
3.2.2.4.1.3 «>
Модель может не соответствовать текущей версии. Преобразуйте модель еще раз, обратившись к Инструкции к инструменту ATC.
const int ACL_ERROR_READ_MODEL_FAILURE = 100014;
Ошибка чтения модели.
Проверьте, существует ли файл модели и доступен ли он.
const int ACL_ERROR_MODEL_SIZE_INVALID = 100015;
Недопустимый размер модели.
Недопустимый файл модели. Преобразуйте модель еще раз, обратившись к Инструкции к инструменту ATC.
const int ACL_ERROR_MODEL_MISSING_ATTR = 100016;
3.2.2.4.1.2 «>
Отсутствует параметр модели.
Модель может не соответствовать текущей версии. Преобразуйте модель еще раз, обратившись к Инструкции к инструменту ATC.
const int ACL_ERROR_MODEL_INPUT_NOT_MATCH = 100017;
Ввод модели не совпадает.
Проверьте правильность ввода модели.
const int ACL_ERROR_MODEL_OUTPUT_NOT_MATCH = 100018;
Выходные данные модели не совпадают.
Проверьте правильность вывода модели.
const int ACL_ERROR_MODEL_NOT_DYNAMIC = 100019;
3.2.2.4.1.2 «>
Модель нединамическая.
Проверьте, поддерживает ли текущая модель динамические сценарии. Если нет, снова преобразуйте модель, обратившись к Инструкции к инструменту ATC.
const int ACL_ERROR_OP_TYPE_NOT_MATCH = 100020;
Тип одного оператора не соответствует.
Проверьте правильность типа оператора.
const int ACL_ERROR_OP_INPUT_NOT_MATCH = 100021;
Один ввод оператора не совпадает.
Проверьте правильность ввода оператора.
1 «>
const int ACL_ERROR_OP_OUTPUT_NOT_MATCH = 100022;
Выход одного оператора не совпадает.
Проверьте правильность выходных данных оператора.
const int ACL_ERROR_OP_ATTR_NOT_MATCH = 100023;
Атрибут одного оператора не совпадает.
Проверьте правильность атрибута оператора.
const int ACL_ERROR_OP_NOT_FOUND = 100024;
Одиночный оператор не найден.
Проверьте, поддерживается ли тип оператора.
3.2.2.4.1.1 «>
const int ACL_ERROR_OP_LOAD_FAILED = 100025;
Ошибка загрузки одного оператора.
Модель может не соответствовать текущей версии. Преобразуйте модель еще раз, обратившись к Инструкции к инструменту ATC.
const int ACL_ERROR_UNSUPPORTED_DATA_TYPE = 100026;
Тип данных не поддерживается.
Проверьте, существует ли тип данных и поддерживается ли он.
const int ACL_ERROR_FORMAT_NOT_MATCH = 100027;
Формат не соответствует.
Проверьте правильность формата.
const int ACL_ERROR_BIN_SELECTOR_NOT_REGISTERED = 100028;
Селектор оператора не зарегистрирован, если оператор построен в двоичном режиме.
Проверьте, вызывается ли aclopRegisterSelectKernelFunc для регистрации селектора оператора.
const int ACL_ERROR_KERNEL_NOT_FOUND = 100029;
Ядро оператора не зарегистрировано во время сборки оператора.
Проверьте, вызывается ли aclopCreateKernel для регистрации ядра оператора.
const int ACL_ERROR_BIN_SELECTOR_ALREADY_REGISTERED = 100030;
3.2.2.4.1.2 «>
Оператор повторно регистрируется, когда интерфейс оператора построен в бинарном режиме.
Проверьте, вызывается ли повторно aclopRegisterSelectKernelFunc для регистрации селектора оператора.
const int ACL_ERROR_KERNEL_ALREADY_REGISTERED = 100031;
Ядро оператора многократно регистрируется при построении оператора.
Проверьте, вызывается ли повторно aclopCreateKernel для регистрации ядра оператора.
const int ACL_ERROR_INVALID_QUEUE_ID = 100032;
Недопустимый идентификатор очереди.
Проверьте правильность идентификатора очереди.
const int ACL_ERROR_REPEAT_SUBSCRIBE = 100033;
Подписка повторяется.
Проверьте, не вызывается ли повторно aclrtSubscribeReport в одном и том же потоке.
const int ACL_ERROR_STREAM_NOT_SUBSCRIBE = 100034;
Поток не подписан.
Проверьте, был ли вызван aclrtSubscribeReport.
const int ACL_ERROR_THREAD_NOT_SUBSCRIBE = 100035;
Тема не подписана.
Проверьте, был ли вызван aclrtSubscribeReport.
const int ACL_ERROR_WAIT_CALLBACK_TIMEOUT = 100036;
Время ожидания обратного вызова истекло.
Проверьте, был ли вызван вызов aclrtLaunchCallback для доставки задачи обратного вызова.
Проверьте правильность периода ожидания в aclrtProcessReport.
Проверить, обработана ли задача обратного вызова. Если да, но aclrtProcessReport все еще вызывается, логика кода нуждается в оптимизации.
const int ACL_ERROR_REPEAT_FINALIZE = 100037;
Повторная деинициализация.
Проверьте, не вызывается ли повторно aclFinalize для деинициализации.
3.2.2.4.1.1 «>
const int ACL_ERROR_NOT_STATIC_AIPP = 100038;
Информация о конфигурации AIPP не существует.
Передайте правильный индекс вызову aclmdlGetFirstAippInfo.
const int ACL_ERROR_BAD_ALLOC = 200000;
Не удалось выделить память.
Проверьте доступную память в аппаратной среде.
const int ACL_ERROR_API_NOT_SUPPORT = 200001;
Интерфейс не поддерживается.
Проверьте, поддерживается ли вызываемый интерфейс.
3.2.2.4.1.1 «>
const int ACL_ERROR_INVALID_DEVICE = 200002;
Устройство недействительно.
Проверьте, существует ли устройство.
const int ACL_ERROR_MEMORY_ADDRESS_UNALIGNED = 200003;
Адрес памяти не выровнен.
Проверьте, соответствует ли адрес памяти требованиям интерфейса.
const int ACL_ERROR_RESOURCE_NOT_MATCH = 200004;
Ресурсы не совпадают.
Проверьте, правильно ли вводятся входные ресурсы, такие как поток и контекст, при вызове интерфейса.
const int ACL_ERROR_INVALID_RESOURCE_HANDLE = 200005;
Неверный дескриптор ресурса.
Проверьте, не были ли уничтожены или заняты входные ресурсы, такие как потоки и контексты, при вызове интерфейса.
const int ACL_ERROR_FEATURE_UNSUPPORTED = 200006;
Функция не поддерживается.
Устраните неисправность на основе журналов ошибок или обратитесь в службу технической поддержки Huawei.
Дополнительные сведения о журналах см. в разделе Справочник по журналам .
const int ACL_ERROR_STORAGE_OVER_LIMIT = 300000;
3.2.2.4.1.2 «>
Память превышает верхний предел.
Проверьте доступное дисковое пространство в аппаратной среде.
const int ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR = 500000;
Неизвестная внутренняя ошибка
Устраните неисправность на основе журналов ошибок или обратитесь в службу технической поддержки Huawei.
Дополнительные сведения о журналах см. в разделе Справочник по журналам .
const int ACL_ERROR_FAILURE = 500001;
Внутренняя ошибка ACL
Устраните неисправность на основе журналов ошибок или обратитесь в службу технической поддержки Huawei.
Для получения подробной информации о журналах см. Справочник по журналам .
const int ACL_ERROR_GE_FAILURE = 500002;
Внутренняя ошибка GE
Устраните неисправность на основе журналов ошибок или обратитесь в службу технической поддержки Huawei.
Дополнительные сведения о журналах см. в разделе Справочник по журналам .
const int ACL_ERROR_RT_FAILURE = 500003;
Внутренняя ошибка выполнения
Устраните неисправность на основе журналов ошибок или обратитесь в службу технической поддержки Huawei.