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计算机视觉/视频分析AI 赋能平台推动个性化癌症诊断和治疗
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对话式人工智能跨音频类型实现先进的零样本波形音频生成
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生成式人工智能/大语言模型NVIDIA 深度学习培训中心发布全新生成式 AI 教学套件
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数据科学面向 NetworkX 用户的加速生产就绪型图形分析
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数据中心/云端实时神经接收器推动 AI-RAN 创新
最近
2024年 9月 5日
AI 赋能平台推动个性化癌症诊断和治疗
近期的一项研究引入了先进的 AI 病理学平台,该平台可帮助医生快速、准确地诊断和评估肺癌患者。
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2024年 9月 5日
跨音频类型实现先进的零样本波形音频生成
令人惊叹的音频内容是虚拟世界的重要组成部分。音频生成式 AI 在创建此类内容方面发挥着关键作用,NVIDIA 正在不断突破这一研究领域的极限。
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2024年 9月 4日
NVIDIA 深度学习培训中心发布全新生成式 AI 教学套件
生成式 AI 由先进的机器学习模型和深度神经网络提供动力支持,通过生成新内容并驱动医疗、金融和娱乐等领域的创新来变革各行各业。
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2024年 9月 4日
面向 NetworkX 用户的加速生产就绪型图形分析
NetworkX 是一款热门且易于使用的 Python 图形分析库。然而,其性能和可扩展性可能无法满足中型到大型网络的需求,
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2024年 9月 3日
实时神经接收器推动 AI-RAN 创新
当今的 5G New Radio (5G NR) 无线通信系统依靠高度优化的信号处理算法,在短短几微秒内重建从杂信道观察到的传输消息。
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2024年 9月 2日
使用 NVIDIA NIM 在阿里云容器服务(ACK)中加速 LLM 推理
大语言模型(LLM)是近年来发展迅猛并且激动人心的热点话题,引入了许多新场景,满足了各行各业的需求。随着开源模型能力的不断增强,
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2024年 8月 30日
RAPIDS AI 加速制造业预测性维护效率
根据国际自动化协会(ISA)报告,每年有5%的工厂生产因机时间而受到损失。在另一种情况下,各行各业的制造商在全球范围内放弃了大约647亿美元,
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2024年 8月 30日
通过文本实现实时图像编辑的快速反演
文本到图像的扩散模型可以根据用户提供的文本提示生成多样化、高保真的图像。这些模型的操作方法是:通过一系列降噪步骤,
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2024年 8月 29日
聚焦:clicOH 借助 NVIDIA cuOpt 实现最后一英里交付速度 20 倍提升
受消费者行为转变和疫情影响,电子商务继续呈爆炸式增长和转型。因此,物流和运输公司发现自己处于包裹配送革命的前沿。
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2024年 8月 28日
RTX AI PC 和工作站上部署多样化 AI 应用支持 Multi-LoRA
今天的大型语言模型(LLMs)在许多用例中都取得了前所未有的成果。然而,由于基础模型的通用性,应用程序开发者通常需要定制和调整这些模型,
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2024年 8月 28日
NVIDIA Blackwell 平台在 MLPerf Inference v4.1 中创下新的 LLM 推理记录
大型语言模型 (LLM) 推理是一项全栈挑战。实现高吞吐量、低延迟推理需要强大的 GPU、高带宽 GPU 之间的互连、
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2024年 8月 28日
借助 NVIDIA NIM 智能体蓝图构建企业级多模态文档检索工作流
每年都会生成数万亿个 PDF 文件,每个文件可能由多个页面组成,其中充满了各种内容类型,包括文本、图像、图表和表格。
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增强现实/虚拟现实
2024年 7月 29日
利用 NVIDIA Omniverse 新开发者工具将生成式 AI 整合到 OpenUSD 工作流程
在 SIGGRAPH 2024 大会上,NVIDIA 宣布推出基于 NVIDIA Omniverse 的新型生成式 AI 和基于…
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2024年 6月 14日
使用人工智能开发更小、更轻的扩展现实眼镜
如今的沉浸式扩展现实(XR)设备需要重型光学器件和显示器用头带固定,这增加了体积并形成了社会障碍。在设想的未来,头带将不再是必要的。
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2024年 6月 6日
使用 NVIDIA RTX Video SDK 增强低分辨率 SDR 视频
NVIDIA RTX 视频是 AI 视频增强功能的集合,可改善低质量视频的视觉质量。 NVIDIA RTX 视频最初作为驱动 API 发布,
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2024年 4月 25日
广播行业的突破:NVIDIA Holoscan for Media 现已上市,并将通过简化 AI 集成来深入改变直播媒体
该软件定义平台帮助全球广播和流媒体领域的开发者实现 AI 赋能的媒体解决方案。 无论是提供体育直播节目、流媒体服务、网络广播还是社交平台内容,
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2024年 4月 18日
借助 NVIDIA NeMo Parakeet ASR 模型突破语音识别的界限
NVIDIA NeMo Parakeet 是一个端到端平台,用于在任何地方(任何云端和本地)大规模开发多模态生成式 AI 模型,
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2024年 3月 1日
通过线下实践学习,充分利用 NVIDIA GTC 2024
我们很高兴能在圣何塞会议中心参加今年的 GTC 大会,与数千名开发者、行业领导者、研究人员和合作伙伴共襄盛会。通过亲自参加 GTC,
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2024年 2月 22日
借助由 NVIDIA 提供支持的新款 Varjo XR-4 系列头显设备,增强沉浸式体验
借助集成 NVIDIA 技术的 Varjo 新款 XR-4 系列头显设备,开发者和企业现在可以部署如生的虚拟现实和混合现实体验。
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2023年 12月 15日
高级 API 性能:交换链
交换链是如何将渲染数据输出到屏幕的不可或缺的一部分。它们通常由一组输出就绪型缓冲区组成,每个缓冲区都可以旋转渲染为一个缓冲区。
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2023年 11月 3日
在 FlexSim 中使用 OpenUSD 分析、可视化和优化现实世界的流程
对于制造和工业企业而言,效率和精度至关重要。为了简化运营、降低成本和提高生产力,各公司正在转向数字孪生和离散事件模拟。
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2023年 9月 1日
高级 API 性能:着色器
本文介绍在 NVIDIA GPU 上使用着色器时的最佳实践。要在应用程序中获得高且一致的帧速率,请参阅高级 API 性能小贴士。
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2023年 8月 9日
使用 NVIDIA CloudXR 套件扩展 XR 工作流
NVIDIA为开发者提供了一个先进的平台,开发者可以在该平台上使用全新NVIDIA CloudXR 套件来创建可扩展、
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2023年 8月 8日
由 RTX 赋能的空间框架通过 USD 实现全光线追踪 XR 流程
开发扩展现实(XR)应用的难度极大。用户通常会从一个模板项目入手,并按照现成的打包模板将应用部署到头显。
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数据科学
2024年 9月 4日
面向 NetworkX 用户的加速生产就绪型图形分析
NetworkX 是一款热门且易于使用的 Python 图形分析库。然而,其性能和可扩展性可能无法满足中型到大型网络的需求,
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2024年 8月 30日
RAPIDS AI 加速制造业预测性维护效率
根据国际自动化协会(ISA)报告,每年有5%的工厂生产因机时间而受到损失。在另一种情况下,各行各业的制造商在全球范围内放弃了大约647亿美元,
3 MIN READ
2024年 8月 29日
聚焦:clicOH 借助 NVIDIA cuOpt 实现最后一英里交付速度 20 倍提升
受消费者行为转变和疫情影响,电子商务继续呈爆炸式增长和转型。因此,物流和运输公司发现自己处于包裹配送革命的前沿。
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2024年 8月 26日
NVIDIA AI Workbench 让 Windows 上的 GPU 使用更加简便
NVIDIA AI Workbench 是一款免费的、用户友好型开发环境管理器,可在您选择的系统(PC、工作站、数据中心或云)上简化数据科学、
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2024年 8月 21日
使用 Co-Visitation 矩阵和 RAPIDS cuDF 构建高效的推荐系统
推荐系统在跨各种平台实现个性化用户体验方面发挥着至关重要的作用。这些系统旨在根据用户过去的行为和偏好预测和推荐用户可能与之交互的商品。
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2024年 8月 15日
Cyborg 和 RAPIDS cuVS 实现矢量搜索机密性保护
在生成式 AI 时代,向量数据库对于高效存储和查询高维数据已变得不可或缺。但是,与所有数据库一样,向量数据库容易受到一系列攻击,包括网络威胁、
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2024年 8月 9日
RAPIDS cuDF 统一显存技术使大型数据集上的 pandas 运行速度最高提升 30 倍
NVIDIA 已发布 RAPIDS cuDF 统一显存和文本数据处理功能,帮助数据科学家在严苛的工作负载中处理更大、
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2024年 7月 31日
利用 NVIDIA NeMo Curator 整理用于 LLM 参数高效微调的自定义数据集
在最近的一篇博文中,我们讨论了如何使用 NVIDIA NeMo Curator 整理自定义数据集,
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2024年 7月 24日
用于空间组学的细胞成像特征提取和形态聚类
VISTA-2D 是 NVIDIA 的新基础模型,可以快速准确地执行细胞分割,这项基本任务在细胞成像和空间组学工作流程中至关重要,
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2024年 7月 17日
使用 RAPIDS 的 Parquet 字符串数据的编码和压缩指南
Parquet Writer 提供了默认关闭的编码和压缩选项。启用这些选项可以为数据提供更好的无损压缩,
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2024年 7月 16日
利用 NVIDIA NIM 和 cuOpt 构建供应链优化 AI 智能体
企业在供应链决策中面临着两大挑战:最大限度地提高利润和快速适应动态变化。为了实现优化的供应链运营,企业需要依赖高级分析和实时数据处理,
2 MIN READ
2024年 7月 15日
借助 Geneformer AI 模型,有限数据也能解锁基因网络
Geneformer 是最近推出的 和功能强大的 AI 模型,可以通过从大量单细胞转录组数据中进行迁移学习来学习基因网络动力学和相互作用。
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