智能圖像分析/物聯網

2022年 11月 9日

領先的 MLPerf Training 2.1 ，具有針對 AI 的全棧優化

MLCommons 開發的 MLPerf 基準是組織衡量其機器學習模型跨工作負載培訓性能的關鍵評估工具。
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2022年 2月 22日

將加速基因組分析擴展到 RNA 、基因面板和注釋

NVIDIA Clara Parabricks v3 的發布。 6 去年夏天，
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2022年 1月 25日

學習構建實時視頻 AI 應用程序

視頻分析依靠計算機處理和視頻內容的自動分析來檢測和確定時間和空間事件。隨著視頻迅速成為傳遞信息的主要媒體形式，
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2022年 1月 18日

使用 NVIDIA DALI 加速醫學圖像處理

深度學習模型需要大量數據才能產生準確的預測，隨著模型規模和復雜性的增加，這種需求日益迫切。即使是大型數據集，
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2022年 1月 10日

使用 NVIDIA DeepStream SDK 管理運行時的視頻流

交通監控系統、醫療保健和零售業都從智能視頻分析（ IVA ）中受益匪淺。 DeepStream 是一個 IVA SDK 。
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2022年 1月 4日

NVIDIA Metropolis 合作伙伴在 CES 2022 上展示視覺 AI 交通優化

消費電子展（ CES ）是由消費者技術協會組織的年度貿易展，匯集了致力于改變交通和道路的思想領袖、產品和技術，
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2021年 12月 2日

使用 NVIDIA TAO 和 NVIDIA DeepStream開發和部署您的自定義動作識別應用程序，而無需任何人工智能專業知識

作為人類，我們每天都在不停地移動，做一些動作，比如走路、跑步和坐著。這些行為是我們日常生活的自然延伸。
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2021年 12月 1日

速度的需要：使用 NVIDIA GPU 和 SmartNIC 的邊緣 AI，第2部分

這是由兩部分組成的系列文章中的第二篇。 第一篇文章描述了 如何使用預裝驅動程序集成英偉達 GPU 和網絡運營商 . 本文介紹了以下任務：
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2021年 10月 27日

通過大都會和 Fleet 命令加速邊緣 AI

大約 10 億臺攝像機——終極物聯網（ IoT ）傳感器——已經部署在世界各地的城市和空間，以幫助我們生活得更好、更安全。
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2021年 10月 4日

Metropolis 聚光燈： Sighthound 通過 NVIDIA GPU 加速人工智能技術增強交通安全

NVIDIA Metropolis 合作伙伴Sighthound – 以前的 Boulder AI…
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2021年 9月 30日

NVIDIA 數據科學家在 MICCAI 2021 腦腫瘤分割挑戰賽中占據榜首

NVIDIA 數據科學家本周在享有盛譽的MICCAI 2021醫學成像會議上，在腦腫瘤分割挑戰驗證階段占據了前 10 名的三位。
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2021年 9月 15日

用邊緣計算制造人工智能的未來

工業資產、系統、過程和環境的自動化和監控在制造業中越來越重要，包括運輸、電子、采礦和紡織業。為了實施更安全、更高效的實踐，
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2021年 9月 9日

零售業支持人工智能的邊緣計算的前三大支柱

全球零售商和供應商面臨著快速變化的消費者需求、行為和期望。這些變化正在推動預測的不確定性，并給全球供應鏈以及全渠道和門店運營帶來壓力。
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2021年 7月 30日

MLPerf v1.0 培訓基準：對創紀錄 NVIDIA 性能的洞察

MLPerf 是一個全行業人工智能聯盟，其任務是開發一套性能基準，涵蓋廣泛使用的一系列主要人工智能工作負載。最新的 mlperfv1 .
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2021年 7月 29日

埃塞俄比亞的邊緣計算——尋求人工智能解決方案

這是新時代研發中心聯合創始人兼首席書呆子 Natnael Kebede 客串的帖子 一年前，在一次隨機對話中，一位朋友興奮地告訴我一件硬件。
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2021年 7月 19日

On-Demand 會話：使用數字孿生模型部署高精度零售應用程序

零售供應鏈是復雜的，包括從創造一個產品，分銷它，把它放在商店貨架上，把它送到客戶手中的一切。零售商和包裝消費品（ CPG…
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