Margaret Albrecht – NVIDIA 技術博客
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog
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Thu, 23 Mar 2023 06:29:42 +0000
zh-CN
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NVIDIA 宣布為語言、視覺內容和生物學應用提供生成式人工智能服務
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-announces-generative-ai-services-for-language-visual-content-and-biology-applications/
Wed, 22 Mar 2023 06:25:48 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6521
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生成式人工智能 已經做好了改變世界產業和解決當今最重要挑戰的準備。為了使企業能夠利用生成人工智能的可能性, NVIDIA 推出了 NVIDIA AI Foundations 和 NVIDIA NeMo 框架,由 NVIDIA DGX Cloud 提供支持。 NVIDIA AI Foundations 是一系列云服務,為企業提供了一種簡化的方法來構建和運行自定義生成人工智能,從文本語言、視覺媒體和生物語言的最先進的基礎模型開始。 NeMo 框架使企業能夠輕松開發大規模生成性人工智能語言和生物模型,并對其進行訓練、定制和部署到生產中。 觀看 NVIDIA GTC 2023 主題演講 與 NVIDIA 首席執行官黃仁勛( Jensen Huang )一起了解 NVIDIA 最新發布的生成性人工智能。 NVIDIA 宣布推出 NeMo ,
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Nvidia 研究在 NeurIPS 2021 上發表 20 篇論文
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-research-presenting-20-papers-at-neurips-2021/
Mon, 06 Dec 2021 06:35:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=2569
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作為人工智能創新的前沿, NVIDIA 繼續推進機器學習、自動駕駛汽車、機器人、圖形等領域的技術邊界。 NVIDIA 研究人員將在 12 月 6 日至 2021 年 12 月 14 日的第三十五屆神經信息處理系統年會上發表 20 篇論文。 以下是一些特色報紙: 無別名生成對抗網絡( StyleGAN3 ) 特羅·卡拉斯、米基卡·艾塔拉、薩穆利·萊恩、埃里克·弗羅斯頓、詹恩·赫爾斯滕、雅科·萊赫蒂寧、蒂莫·艾拉{124; Paper [1246] GitHub [1247] NVIDIA Research 開發的 StyleGAN3 模型推動了生成性對抗網絡合成真實圖像的最新技術。這一突破將信號處理和圖像處理中的圖形原理引入 GANs ,以避免混疊:當圖像旋轉、縮放或平移時,通常會看到一種圖像損壞。論文將于 12 月 7 日星期二上午 12:40 – 12:55…
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NVIDIA MICCAI 2021 的研究
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-research-at-miccai-2021/
Mon, 27 Sep 2021 08:54:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=1817
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深入學習對于在醫學成像中建立人工智能模型至關重要,以幫助識別圖像中的異常、生成自動測量、標記緊急病例和縱向跟蹤。在MICCAI 2021醫學圖像計算和計算機輔助干預國際會議期間,探索 NVIDIA 作者的最新研究成果。 基于深度學習的整張幻燈片多實例學習中的相關性核算 通過對醫學圖像和報告的交叉關注改進肺炎定位 基于個性化神經結構的 MRI 聯合全前列腺分割 代理數據和代理網絡在醫學圖像分割超參數優化中的作用 項目 MONAI 是一項由學術界和業界領袖共同發起的開放源碼合作計劃,旨在建立和標準化醫療成像領域深度學習的最佳實踐。 在 MICCAI ,項目 MONAI 正在發布新的軟件,顯示人工智能訓練的速度提高了約 20 倍。 該版本中的新功能包括使研究人員和臨床醫生能夠協作并創建帶注釋的數據集,以及設計、
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認識研究者: Avantika Lal ,發現基因、蛋白質和 COVID-19 改變的生物過程
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/meet-the-researcher-avantika-lal-discovering-genes-proteins-and-biological-processes-altered-by-covid-19/
Tue, 01 Sep 2020 03:02:01 +0000
https://developer.qa.nvidia.com/zh-cn/blog/?p=47
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Avantika Lal 博士是 NVIDIA 的一位深入學習和基因組學科學家,以前是斯坦福大學的研究員。她擁有基因組學博士學位,是傳染病和癌癥基因組學方面的專家。在 NVIDIA ,她開發了分析基因組數據的人工智能技術,并應用這些方法來了解人類生物學,開發新的針對疾病的治療方法。 盡管在大流行開始后, COVID-19 的治療有了許多改進,但仍然很難治療。部分原因是我們對病毒如何影響人類細胞的基本生物學認識存在差距。開發有效的治療方法依賴于對這種疾病的基本機制的更好理解。 NVIDIA 的 研究 揭示了這些基本機制的一些關鍵發現,發現了人類細胞中由 SARS-CoV-2 特異性改變的基因、蛋白質和生物過程。 是什么激勵你進入人工智能/數字圖書館的?你是怎么第一次愛上這個領域的? 在我攻讀遺傳學博士學位期間,我意識到遺傳學正在迅速成為大數據分析的科學。越來越清楚的是,
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