LayerNext Thông tin sản phẩm
LayerNext là gì?
LayerNext là một nền tảng quản lý dữ liệu AI toàn diện từ đầu đến cuối giúp thu thập, sắp xếp, nhãn dấu và tìm kiếm dữ liệu Computer Vision quy mô lớn. Nó cung cấp một cơ sở hạ tầng thống nhất để thu thập, lưu trữ, chỉ mục và tìm kiếm siêu dữ liệu, nhãn, chạy mô hình và tất cả dữ liệu computer vision với quy mô.
Làm cách nào để sử dụng LayerNext?
Để sử dụng LayerNext, hãy bắt đầu bằng việc đăng ký và tạo một tài khoản. Sau đó, bạn có thể khám phá và trực quan hóa tất cả dữ liệu AI của mình tại một nơi sử dụng tính năng DataLake. Annotation Studio cho phép bạn gắn nhãn dữ liệu hình ảnh và video với quy mô lớn, trong khi Dataset Manager giúp bạn quản lý các bộ dữ liệu huấn luyện với kiểm soát phiên bản. LayerNext có thể tích hợp mượt mà với bất kỳ ứng dụng hoặc cơ sở hạ tầng computer vision nào thông qua SDK và API của nó. Ngoài ra, bạn cũng có thể tự động hóa các đường ống computer vision và tối ưu hóa năng suất thông qua các công cụ dữ liệu được xây dựng với mục đích và quy trình làm việc tự động.
Tính năng chính của LayerNext
-
DataLake: Một kho dữ liệu thống nhất cho tất cả dữ liệu AI
-
Annotation Studio: Gắn nhãn dữ liệu hình ảnh và video với quy mô lớn
-
Dataset Manager: Quản lý các bộ dữ liệu huấn luyện với kiểm soát phiên bản
-
Hạ tầng thống nhất: Thu thập, lưu trữ, chỉ mục và tìm kiếm dữ liệu computer vision
-
Trực quan hóa và Tìm kiếm: Dễ dàng khám phá và điều hướng dữ liệu trong DataLake
-
Sắp xếp và Chia sẻ: Sắp xếp và tổ chức các bộ dữ liệu lớn, chia sẻ với các thành viên trong nhóm
-
Phân tích và Gỡ lỗi: Hiểu hiệu suất dữ liệu, xác định khoảng trống và lỗi
-
Tích hợp và Tự động hóa: Tích hợp mượt mà với các ứng dụng và cơ sở hạ tầng computer vision, tự động hóa các đường ống
-
Ứng dụng LayerNext và Tích hợp Ứng dụng bên thứ ba: Lưu trữ và truy cập tất cả dữ liệu trong một DataLake
Trường hợp sử dụng của LayerNext
-
#1
Bán lẻ: Nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu quản lý tồn kho
-
#2
Nông nghiệp: Cải thiện năng suất mùa màng, giám sát sức khỏe cây trồng
-
#3
Chăm sóc sức khỏe: Hỗ trợ chẩn đoán y khoa, phân tích hình ảnh y tế
-
#4
Xây dựng: Giám sát công trường xây dựng, đảm bảo tuân thủ an toàn
Câu hỏi thường gặp từ LayerNext
-
LayerNext là gì?
-
LayerNext là một nền tảng quản lý dữ liệu AI toàn diện từ đầu đến cuối giúp thu thập, sắp xếp, nhãn dấu và tìm kiếm dữ liệu Computer Vision quy mô lớn.
-
Làm thế nào để sử dụng LayerNext?
-
Để sử dụng LayerNext, hãy đăng ký và tạo một tài khoản. Khám phá và trực quan hóa dữ liệu AI bằng cách sử dụng DataLake, gắn nhãn dữ liệu bằng Annotation Studio và quản lý bộ dữ liệu bằng Dataset Manager. Tích hợp với các công cụ computer vision khác bằng cách sử dụng SDK và API.
-
Các tính năng chính của LayerNext là gì?
-
Các tính năng chính của LayerNext bao gồm DataLake, Annotation Studio, Dataset Manager, hạ tầng thống nhất, trực quan hóa và tìm kiếm, tổ chức và chia sẻ, phân tích và gỡ lỗi, tích hợp và tự động hóa, và ứng dụng LayerNext và tích hợp ứng dụng bên thứ ba.
-
Một số trường hợp sử dụng của LayerNext là gì?
-
Một số trường hợp sử dụng của LayerNext bao gồm bán lẻ, nông nghiệp, chăm sóc sức khỏe và xây dựng. Nó có thể được sử dụng để nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu quản lý tồn kho, cải thiện năng suất mùa màng, giám sát sức khỏe cây trồng, hỗ trợ chẩn đoán y khoa, phân tích hình ảnh y tế, giám sát công trường xây dựng và đảm bảo tuân thủ an toàn.
-
LayerNext giá bao nhiêu?
-
Vui lòng tham khảo trang web LayerNext để biết thông tin chi tiết về giá.
-
LayerNext Khởi động nhúng
Sử dụng biểu tượng trang web để thu hút sự hỗ trợ từ cộng đồng của bạn cho Gneo Launch. Chúng dễ dàng nhúng vào trang chủ hoặc thanh cuối trang của bạn.
-
Thay thế cho LayerNext
-
Một công cụ mạnh mẽ để đặt ra và theo dõi mục tiêu rõ ràng và kết quả chính.
Trực tiếp(37%)
Tìm kiếm(51%)
Giới thiệu(8%)
-
Biến những bức ảnh đen trắng cũ thành kỷ niệm sống động và đầy màu sắc bằng 123Colorize.
-
Một công cụ ưu tiên để đánh giá và ưu tiên các mục dựa trên giá trị và mục tiêu.
LayerNext Đánh giá (0)
Bạn có giới thiệu LayerNext không? Hãy để lại bình luận