La API de Evaluación del Riesgo de Diabetes utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial y aprendizaje automático para evaluar métricas de salud individuales y ofrecer una clasificación del riesgo de diabetes como 'Positivo' o 'Negativo'.

Test a regular expression against an input text and get every match with capture groups and named groups. Patterns run in an isolated worker with a hard time limit, so catastrophic patterns are stopped safely.

Riesgo de cáncer por pruebas de sangre CBC de rutina en <50ms Devuelve los niveles de riesgo para cáncer de próstata mama pulmón colorrectal y alerta de cáncer múltiple No se requiere PII

Acepta una descripción estructurada de una relación laboral y devuelve un puntaje de riesgo de clasificación errónea específico de la jurisdicción (0-100), nivel de riesgo, análisis factor por factor y razonamiento en inglés sencillo en 20 jurisdicciones. También incluye orientación para la remediación, listas de verificación de puerto seguro, estimaciones de exposición financiera, comparación entre jurisdicciones y puntuación masiva a nivel de cartera

Clasificar el contenido en categorías IAB utilizando puntos de predicción unificados y jerárquicos

Utilizar heurísticas estadísticas para detectar texto generado por máquinas sin necesidad de servicios externos o claves API

La API de Detector Multilingüe es una herramienta que permite a los usuarios determinar el idioma de un texto dado con un puntaje de confianza.

Estadísticas descriptivas normalidad correlación y capacidad de proceso Cp/Cpk/Pp/Ppk como una API JSON Enviar una tabla de datos y una configuración recibir tablas de resultados limpias a cambio

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

Datos de prueba de casos límite para QA y pruebas de fuzz Unicode sondas de inyección fechas límite precisión de punto flotante 16 tipos semillas reproducibles y cada valor explica qué rompe

La API de Análisis de Sentimientos BigFive utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar texto y determinar las emociones y rasgos de personalidad expresados en él. Puede clasificar el texto en cinco categorías principales: Apertura, Responsabilidad, Extraversión, Amabilidad y Neuroticismo, y proporcionar los resultados en un formato estructurado.

Mantente a la vanguardia en el cuidado de pacientes con la API de Riesgo de Cáncer Innovadora Integrando tecnología de punta para el análisis de riesgo de cáncer

Datos de prueba de Unicode para pruebas de internacionalización marcas combinadas sobreescrituras bidi emojis ZWJ homoglyphs semillas determinísticas y cada valor explica qué rompe

Datos de prueba de valor límite para errores de uno fuera: límites de int32 e int64, cadenas de longitud máxima, valores vacíos. Semillas deterministas y cada valor explica lo que rompe

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.

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

Pruebas de Fuzz con datos de entrada para capas de validación cadenas malformadas valores límite caracteres de control 16 tipos de campo semillas reproducibles cada valor explica qué rompe

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.

Obtén una relación laboral en hasta 5 jurisdicciones a la vez o compara las pruebas legales y la exposición a sanciones de las jurisdicciones lado a lado para encontrar el lugar más seguro para asumir un rol

Evaluar el riesgo de IR35 y el trabajo fuera de nómina para compromisos en el Reino Unido junto con las pruebas de clasificación de 19 otras jurisdicciones con razonamiento factor por factor

Riesgo de mala clasificación de puntuación (0–100) en 20 jurisdicciones a partir de una descripción estructurada de una relación laboral con la prueba legal aplicada y razonamiento factor por factor

Califique en bloque hasta 100 relaciones con contratistas existentes en una sola llamada con niveles de riesgo por trabajador y estadísticas agregadas para señalar primero a sus trabajadores de mayor riesgo

Evalúe el riesgo de mala clasificación antes de asignar un trabajador a cualquiera de las 20 jurisdicciones, con estimaciones de exposición financiera y orientación de remediación para equipos de EOR y nómina