NVIDIA Research

2023年 3月 27日

AutoDMP 利用 AI 和 GPU 優化芯片設計的宏布局

大多數現代數字芯片以存儲塊或模擬塊的形式集成大量宏，如時鐘生成器。這些宏通常比標準單元大得多，
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2023年 3月 23日

推出 NVIDIA Aerial 研究云，用于 5G 和 6G 領域的創新

NVIDIA 推出了Aerial研究云，這是第一個完全可編程的 5G 和 6G 網絡研究沙盒，使研究人員能夠快速模擬、
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2023年 1月 31日

在 VR 中使用 NVIDIA Instant NeRF 將 2D 圖像轉換為沉浸式 3D 場景

數千名開發人員和內容創作者使用 NVIDIA Instant NeRF 構建了令人驚嘆的 3D 視覺效果，
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2023年 1月 3日

回顧年度： 2022 年趨勢文章

2022 年標志著新技術和不斷發展的一年，各行業產生了廣泛的進步和人工智能驅動的解決方案。其中包括提高 HPC 和 AI 的工作量、
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2022年 12月 9日

利用運動策略網絡生成無碰撞機器人運動

未知環境中的無碰撞運動生成是機器人應用的核心構建塊。產生這樣的運動具有挑戰性。運動發生器必須足夠快以實現實時性能，并且足夠可靠以實現實際部署。
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2022年 12月 7日

AI 模型概述：跨行業的可擴展預訓練模型

到目前為止， 2022 年對 AI 愛好者來說是一個重大、激動人心、勢不可擋的一年。 Get3D 正在突破生成性 3D 建模的邊界，
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2022年 11月 12日

《時代》雜志將 NVIDIA Instant NeRF 評為 2022 年最佳發明

時代雜志將 NVIDIA 命名為 Instant NeRF ，這是一種能夠將 2D 圖像轉換為 3D 場景的技術，
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2022年 9月 16日

通過多尺度說話人分解實現動態尺度加權

說話人日記化是按說話人標簽對錄音進行分段的過程，旨在回答“誰在何時發言？”。與語音識別相比，它有著明顯的區別。 在你執行說話人日記化之前，
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2022年 9月 16日

使用 NVIDIA NeMo 進行文本規范化和反向文本規范化

文本規范化（ TN ）將文本從書面形式轉換為口頭形式，是文本到語音（ TTS ）之前的一個重要預處理步驟。
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2022年 9月 12日

更改 CTC 規則以減少訓練和解碼中的內存消耗

訓練自動語音識別（ ASR ）模型的損失函數并不是一成不變的。舊的損失函數規則不一定是最優的。
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2022年 9月 12日

結合卷積和注意機制改進日語 ASR

自動語音識別（ ASR ）研究通常側重于高資源語言，如英語，它由數十萬小時的語音支持。最近的文獻重新關注更復雜的語言，如日語。
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2022年 8月 5日

預測圖像如何影響視覺反應速度

想象一下，當你沿著一條路行駛時，一個障礙突然出現在你的路上。你能多快做出反應？你的反應速度如何隨時間、
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2022年 8月 2日

MONAI 如何推動醫學人工智能工作流的開放研究

將強大的人工智能工具交給世界領先的醫學研究人員，這是前所未有的重要。這就是為什么 NVIDIA 投資建立了一個與 MONAI ，
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2022年 7月 8日

利用深度強化學習設計算術電路

隨著摩爾定律的放緩，開發其他技術來提高同一技術過程節點上芯片的性能變得越來越重要。我們的方法使用人工智能設計更小、更快、更高效的電路，
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2022年 7月 8日

使用 NVIDIA Isaac 的新型仿真方法推進機器人裝配

NVIDIA 機器人技術和仿真研究人員在 2022 年機器人技術：科學與系統（ RSS ）會議上介紹了 工廠：機器人裝配的快速接觸 。
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2022年 7月 1日

使用 MineDojo 構建具有一般能力的人工智能代理

使用視頻游戲作為訓練人工智能的媒介已經成為人工智能研究界的一種流行方法。這些自主代理在 Atari 游戲、星際爭霸、
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