數據是建立最先進的精確人工智能模型的支柱。而且易于訪問高質量的數據集可以顯著縮短總體開發時間。然而，所需的數據可能是孤立的，可以來自不同的來源（例如，傳感器、圖像、文檔），并且可以是結構化和非結構化格式。手動移動和轉換來自不同來源和格式的數據，以獲得有意義的見解，可能會非常繁瑣和耗時。

Vyasa 是生物醫學分析領域的領先工具提供商，它開發了一套產品，通過廣泛的 RESTful API 體系結構與現有的計算基礎設施有效集成。允許用戶從分析模塊中獲得見解，包括問題回答、命名實體識別、 PDF 表格提取和圖像分類，而不管數據位于何處。 Vyasa technologies 可以將外部數據源（例如 Pubmed 、專利和臨床試驗）與客戶的內部數據源（包括文檔、圖像和數據庫內容）集成。

圖 1 。 Vyasa Layar 的統一界面

從制藥和生物技術公司到咨詢公司和醫療保健組織，生命科學和醫療保健領域的數據科學家、研究人員和 IT 經理都在使用 Vyasa 的解決方案。

可通過 NGC 目錄獲取 ， NVIDIA 的 GPU 優化的 HPC 和 AI 軟件集線器， Vyasa 的產品套件包括以下功能：

Layar –一個安全、高度可擴展的數據結構解決方案，可以添加到現有的企業數據體系結構中，以增強分析功能，也可以作為文本、圖像和數據流集成和分析的獨立數據結構。

Axon –一個知識圖應用程序，可直接從集成在 Layar 數據結構中的集成數據和文檔源派生動態生成的知識圖。

Retina –一個圖像分析應用程序，提供廣泛的深度學習圖像相關任務，包括圖像管理、注釋和深度學習分析。

Synapse –提供“智能表格技術”，將用戶的電子表格內容直接連接到 Layar 數據結構的分析功能。

關于作者

Akhil Docca 是 NVIDIA NGC 的高級產品營銷經理，專注于 HPC 和 DL 容器。 Akhil 擁有加州大學洛杉磯分校安德森商學院工商管理碩士學位，圣何塞州立大學機械工程學士學位。

審核編輯：郭婷