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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 12日

借助 RAPIDS 單細胞技術推動十億細胞分析和生物學突破

細胞生物學和虛擬細胞模型的未來取決于大規模測量和分析數據。在過去 10 年里，單細胞實驗一直以驚人的速度增長，從數百個細胞開始，
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2025年 6月 12日

使用 NVIDIA Nsight Profiler 簡化 EDF 流體動力學模擬的 GPU 移植

將現有 CPU 應用程序移植到 NVIDIA GPU 可以釋放性能提升，使用戶能夠以更大的規模和更快的速度解決問題。
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2025年 6月 11日

使用 NVIDIA NIM 安全部署 AI 模型

想象一下，您正在領導大型企業的安全工作，并且您的團隊渴望將 AI 用于越來越多的項目。不過，這是一個問題。與任何項目一樣，
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2025年 6月 11日

隆重推出 NVIDIA DGX 云 Lepton：面向開發者的統一 AI 平臺

AI 原生應用的時代已經到來。開發者正在構建先進的代理式 AI 和物理 AI 系統，但跨地區和 GPU 提供商進行擴展仍然是一項挑戰。
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2025年 6月 11日

使用 NVIDIA Cosmos Predict-2 構建自定義物理人工智能基礎模型

構建更智能的機器人和自動駕駛汽車 (AV) 始于能夠理解現實世界動態的物理 AI 模型。這些模型發揮著兩個關鍵作用：
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2025年 6月 11日

使用適用于物理 AI 的 NVIDIA NeMo Agent 工具包擴展逼真的機器人仿真

物理 AI 使自主系統 (例如機器人、自動駕駛汽車和智能空間) 能夠在現實世界中智能地感知、理解和行動。但是，
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2025年 6月 11日

使用開源 NVIDIA cuOpt 加速決策優化

企業每天都會做出成千上萬的決策，包括生產什么、在哪里發貨、如何分配資源。大規模優化這些決策成為一項計算挑戰。線性規劃 (LP) 、
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2025年 6月 11日

利用 NVIDIA Data Flywheel Blueprint 通過模型蒸餾構建高效的 AI 智能體

隨著企業加速采用代理式 AI，團隊在擴展智能應用程序的同時管理推理成本方面面臨著越來越大的挑戰。大語言模型 (LLM) 提供強大的性能，
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2025年 6月 11日

借助統一的 NVIDIA NIM 工作流簡化 LLM 部署和 AI 推理

將大語言模型 (LLM) 集成到真實用戶與之大規模交互的生產環境中，是任何 AI 工作流中最重要的部分。這不僅僅是讓模型運行，
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2025年 6月 11日

使用 Siemens Teamcenter 數字現實查看器打造栩栩如生的數字孿生

現代產品通常由數百萬個部件組成，需要復雜的設計和協作。工業世界在管理復雜性方面面臨重大挑戰，傳統的可視化工具無法渲染這些大型、
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2025年 6月 11日

通過開源 AI-Q NVIDIA Blueprint 與您的企業數據交流

企業數據呈爆炸式增長，PB 級的電子郵件、報告、Slack 消息和數據庫的堆積速度比任何人都快。市場調研人員 Gartner 表示，
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2025年 6月 11日

借助神經重建和世界基礎模型提升自動駕駛汽車仿真速度

自動駕駛汽車 (AV) 堆棧正在從離散構建塊的層次結構發展為基于foundation models構建的端到端架構。
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2025年 6月 11日

借助全新 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型簡化端到端自動駕駛汽車開發

隨著向為自動駕駛汽車 (AV) 提供動力支持的端到端規劃模型的轉變，人們對基于物理性質的高質量傳感器數據的需求也在不斷增加。
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2025年 6月 11日

借助 NVIDIA Nemotron 開放推理模型推動代理式 AI 發展

隨著 AI 向更大的自主性邁進，能夠獨立決策的 AI 智能體的出現標志著一個重要的里程碑。為了在復雜的現實環境中有效發揮作用，
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