Metropolis

2024年 7月 29日

使用 NVIDIA NIM 和 NVIDIA VIA 微服務構建 VLM 驅動的視覺 AI 代理

傳統的視頻分析應用程序及其開發工作流通常基于固定功能且受限的模型構建，這些模型旨在僅檢測和識別一組選定的預定義對象。 借助生成式 AI、
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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 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 6月 24日

NVIDIA Metropolis Microservices 和 NVIDIA Isaac Sim 的實時視覺 AI 從數字孿生到云原生部署

隨著視覺人工智能復雜性的增加，精簡的部署解決方案對優化空間和流程至關重要。NVIDIA 通過 NVIDIA Metropolis AI…
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2024年 5月 14日

NVIDIA DeepStream 7.0 里程碑式發布，用于下一代視覺 AI 開發

NVIDIA DeepStream 是一個功能強大的 SDK，可以解鎖 GPU 加速的構建塊，以構建端到端的視覺 AI 管道。
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2024年 5月 8日

在 NVIDIA DeepStream 中使用單視圖 3D 跟蹤緩解視覺感知障礙

當涉及到智能視頻分析（IVA）應用程序（如交通監控、倉庫安全和零售購物者分析）的感知時，最大的挑戰之一是閉塞。例如，
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2024年 3月 18日

如何通過四個步驟將 RAG 應用程序從試點階段轉變為生產階段

生成式 AI 具有改變各個行業的巨大潛力。人類工作者已經開始使用 大型語言模型(LLM) 來解釋、推理和解決復雜的認知任務。
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2024年 3月 1日

通過線下實踐學習，充分利用 NVIDIA GTC 2024

我們很高興能在圣何塞會議中心參加今年的 GTC 大會，與數千名開發者、行業領導者、研究人員和合作伙伴共襄盛會。通過親自參加 GTC，
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2024年 2月 26日

使用邊緣計算和視頻分析檢測實時廢棄物污染

在過去的幾十年里，隨著經濟發展和城市化進程的推進，廢棄物產生率呈上升趨勢。廢棄物生產量的增加給全球政府帶來了巨大的挑戰，
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2024年 1月 23日

借助 NVIDIA Metropolis 微服務和 API 構建邊緣視覺 AI 應用

通過 NVIDIA Metropolis 微服務，開發者可以利用功能強大的云原生 API 和微服務來構建和定制視覺 AI 應用和解決方案。
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2024年 1月 23日

宣布推出適用于 Jetson 的 NVIDIA Metropolis 微服務，助力 Rapid Edge AI 開發

為邊緣構建視覺 AI 應用通常需要漫長且昂貴的開發周期。與此同時，快速開發原生云、靈活且安全的邊緣 AI 應用比以往任何時候都更加重要。現在，
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2023年 4月 12日

都市聚焦： Lumeo 簡化視覺 AI 開發

全球最重要的空間部署了超過 10 億臺攝像機，這些攝像機是視頻和數據的關鍵來源。
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2023年 4月 7日

采用 NVIDIA DeepStream SDK 6.2 的先進實時多對象跟蹤器

當你在一段時間內觀察某件事時，你可以找到能夠進行預測的趨勢或模式。例如，通過預測，你可以主動提醒自己采取適當的行動。 更具體地說，
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2023年 3月 22日

ICYMI: 新的和更新的人工智能工作流在 NVIDIA GTC 2023 上發布

在 NVIDIA GTC 2023 上， NVIDIA 展示了如何利用人工智能工作流來幫助您加速開發人工智能解決方案，以解決一系列用例。
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2023年 3月 21日

使用 NVIDIA Jetson Orin Nano 開發套件開發人工智能機器人、智能視覺系統等

NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit 為創建入門級人工智能機器人、
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2023年 3月 21日

使用 NVIDIA TAO Toolkit 5.0 訪問最新的視覺 AI 模型開發工作流

NVIDIA TAO Toolkit 提供了一個低代碼人工智能框架，用于加速視覺人工智能模型開發，適用于從新手到專家數據科學家的所有技能水平。
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