邊緣計算

2025年 6月 27日
AI 分析護士觀察記錄以降低患者危險
研究人員開發了一款 AI 賦能的工具,可以分析護士的輪班筆記,從而比傳統方法更早地識別入院患者的健康狀況可能惡化或處于“崩潰”的邊緣…
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2025年 6月 24日
借助 NVIDIA Isaac Manipulator 和 Vention Machine 提高工業機器人的靈活性 Motion AI
隨著工業自動化的加速,工廠越來越依賴先進的機器人技術來提高生產力和運營彈性。機器人的成功部署取決于精確的運動規劃、
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2025年 6月 12日
NVIDIA Holoscan 傳感器橋接技術賦予開發者實時數據處理能力
在快速發展的機器人和邊緣 AI 領域,高效處理和傳輸傳感器數據的能力至關重要。許多邊緣應用正在擺脫單傳感器固定功能解決方案,
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2025年 6月 12日
使用 NVIDIA TensorRT for RTX 運行高性能 AI 應用
NVIDIA TensorRT for RTX 現可作為 SDK 下載,該 SDK 可集成到 Windows 和 Linux 的 C++ 和…
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2025年 6月 9日
借助 EoRA 快速恢復 LLM 壓縮錯誤的免微調方法
模型壓縮技術已經過廣泛探索,可減少為大語言模型 (LLM) 或其他大型神經網絡提供服務所需的計算資源。 但是,與未壓縮的模型相比,
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2025年 6月 8日
人工智能幫助定位海上丟失的危險漁網
環保人士推出了一款新的 AI 工具,可以從世界任何地方篩選 PB 級的水下影像,以識別廢棄或丟失的魚網 (即所謂的“幽靈網”) 的跡象。
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2025年 5月 30日
全球五大洲電信運營商正建立 NVIDIA 賦能的主權人工智能基礎設施
AI 正在成為各行各業創新的基石,將創造力和生產力提升到新的水平,并從根本上重塑我們的生活和工作方式。AI 工廠是一種新型基礎設施,
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2025年 5月 30日
人工智能聚焦珊瑚礁生態系統
研究人員推出了一種新的 AI 模型,可以將難以看到的水下圖像轉換為清晰、高度準確的 3D 場景。
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2025年 5月 19日
NVIDIA TensorRT for RTX 在 Windows 11 上推出優化的推理 AI 庫
在 Windows 上,創意、游戲和生產力應用方面的 AI 體驗正在迅速擴展。有各種框架可用于在臺式機、
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2025年 5月 18日
借助 NVIDIA ARC-Compact 在基站部署 AI-RAN
無線網絡是現代連接的支柱,通過全球數百萬個蜂窩基站為數十億 5G 用戶提供服務。AI-RAN 的機遇和優勢正在推動電信網絡和生態系統向 AI…
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2025年 4月 16日
在大型語言模型時代,通過消息量化和流式傳輸實現高效的聯邦學習
聯邦學習 (Federated Learning, FL) 已成為一種在分布式數據源中訓練機器學習模型的有前景的方法,同時還能保護數據隱私。
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2025年 4月 11日
借助 NVIDIA FLARE 和 Meta ExecuTorch,在移動設備上輕松進行聯邦學習
NVIDIA 和 Meta 的 PyTorch 團隊宣布開展突破性合作,通過集成 NVIDIA FLARE 和 ExecuTorch ,
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2025年 3月 12日
輕量級、多模態、多語種 Gemma 3 模型實現性能優化
使用基礎模型構建 AI 系統需要在內存、延遲、存儲、計算等資源之間實現微妙的平衡。在將生成式 AI 功能引入快速發展的 AI 應用生態系統時,
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2025年 3月 10日
借助 NVIDIA DriveOS LLM SDK 簡化自動駕駛汽車應用的 LLM 部署
大語言模型 (LLMs) 在自然語言處理 (NLP) 中表現出非凡的泛化能力。它們廣泛應用于翻譯、數字助理、推薦系統、上下文分析、代碼生成、
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2025年 1月 16日
NVIDIA JetPack 6.2 為 NVIDIA Jetson Orin Nano 和 Jetson Orin NX 模塊引入超級模式
NVIDIA Jetson Orin Nano 超級開發者套件 的推出為小型邊緣設備開啟了 生成式 AI 的新時代。
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