Beginner Technical

2024年 7月 29日

使用深度學習框架 fVDB 根據真實的 3D 數據構建空間智能

生成式物理 AI 模型可以在物理世界中理解和執行具有精細或粗運動技能的動作。了解和在物理世界的三維空間中導航需要空間智能。
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2024年 7月 24日

研究人員使用 AI 恢復已絕跡的 DNA，對抗病原體

使用 AI 的研究人員正在挖掘長毛猛象和巨型樹懶等早已絕跡的物種的 DNA，尋找古代基因組學的秘密，以幫助對抗當今最具感染力的病原體。
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2024年 7月 23日

利用 Llama 3.1 405B 生成合成數據

合成數據并不是創建新信息，而是將現有信息轉換為不同的變體。十多年來，合成數據一直用于全面提高模型準確性，無論是轉換圖像以改進對象檢測模型、
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2024年 7月 17日

為邊緣開發生成式 AI 驅動的視覺 AI 代理

AI 技術領域的一項令人興奮的突破是視覺語言模型（VLM），它為視頻分析提供了一種更動態、更靈活的方法。
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2024年 7月 17日

使用 RAPIDS 的 Parquet 字符串數據的編碼和壓縮指南

Parquet Writer 提供了默認關閉的編碼和壓縮選項。啟用這些選項可以為數據提供更好的無損壓縮，
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2024年 7月 15日

全新 NVIDIA NIM：可適用于 Mistral 和 Mixtral 模型并為您的 AI 項目賦能

大語言模型（LLM）在企業組織中的應用日益廣泛，許多企業都將其整合到 AI 應用中。雖然從基礎模型著手十分高效，
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2024年 7月 11日

使用 Canaries 防止 AI 模型文件未經授權訪問

隨著 AI 模型在功能和創建成本方面的增長，它們保存了更多敏感或專有數據，保護靜態數據變得越來越重要。為此，組織正在設計策略和工具，
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2024年 7月 10日

利用合成數據微調 AI 模型提升多攝像頭跟蹤精度

針對特定用例的大規模合成數據在現實世界的計算機視覺和 AI 工作流程中變得越來越重要。這是因為數字孿生是一種強大的方式，可以為工廠、
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2024年 7月 10日

了解 Stable Diffusion 模型：面向 AEC 專業人員的基本指南

生成式 AI、算法處理各種類型的輸入—例如文本、圖像、音頻、視頻和代碼—并生成新內容的能力正在以前所未有的速度發展。
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2024年 7月 3日

NVIDIA Holoscan 和 RTI Connext 共同推動 AI 醫療設備的發展前景

各行各業對實時見解和自主決策的需求與日俱增，醫療健康和醫療設備也不例外。依靠實時邊緣 AI，新一代醫療健康有望提供更精確的治療、
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2024年 7月 2日

借助 NVIDIA GPU 和無邊緣系統提高大型語言模型的安全性

Edgeless Systems 推出了 Continuum AI，這是首款生成式 AI 框架，始終通過機密計算對提示進行加密，
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2024年 6月 26日

使用適用于 HEVC 的 NVIDIA 視頻編解碼器 SDK 12.2 提高視頻質量

NVIDIA 視頻編解碼器 SDK為 Windows 和 Linux 上的硬件加速視頻編碼和解碼提供了一套全面的 API 集。The 12.
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2024年 6月 24日

在 NVIDIA Air 上探索 SONiC

測試網絡基礎設施和為新環境構建可工作的 PoC，往好了說可能很棘手，往壞了說可能非常可怕。你可能會遇到無法滿足的許可要求，
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2024年 6月 17日

視頻：使用 NVIDIA NIM 與您的供應鏈數據對話

NVIDIA 運營著世界上最大、最復雜的供應鏈之一。我們建造的超級計算機通過數百英里的高速光纜連接數萬個 NVIDIA GPU。
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2024年 6月 14日

通過五門新的 NVIDIA 技術課程提升您的技能

隨著人工智能以前所未有的速度引入技術創新，保持領先意味著保持你的技能與時俱進。NVIDIA 開發者計劃為您提供所需的工具、培訓和資源，
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2024年 6月 13日

使用 NVIDIA Omniverse Kit 106 Milestone Release 為云構建 OpenUSD 應用程序

NVIDIA Omniverse是一個平臺，使您能夠基于通用場景描述（OpenUSD）為復雜的 3D 和工業數字化工作流程構建應用程序。
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