Transfer Learning

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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2022年 5月 23日

攜手共進：利用 Lexset 合成數據和 NVIDIA TAO 加速 AI 模型開發

要開發準確的計算機視覺 AI 應用程序，您需要大量高質量的數據。對于傳統的數據集，您可能需要花費數月的時間來收集圖像、獲取注釋和清理數據。
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2022年 5月 3日

使用 NVIDIA ISAAC Sim 和 NVIDIA TAO 開發和部署人工智能驅動的機器人

從制造汽車到幫助外科醫生和送披薩，機器人不僅自動化，而且將人類任務的速度提高了許多倍。隨著人工智能的出現，你可以建造更智能的機器人，
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2022年 2月 28日

利用 NVIDIA TAO 工具包和 Innotescus 進行遷移學習的策展數據

人工智能應用程序由機器學習模型提供動力，這些模型經過訓練，能夠根據圖像、文本或音頻等輸入數據準確預測結果。
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2022年 1月 25日

使用 NVIDIA TAO 工具包和 Appen 數據注釋平臺克服數據收集和擴充障礙

從頭開始構建人工智能模型需要大量的數據、時間、金錢和專業知識。這與在人工智能領域取得成功的條件不符：快速上市，
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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 11月 10日

語音識別：使用 NVIDIA Riva 生成準確的轉錄

這篇文章是關于生成準確語音轉錄的系列文章的一部分。有關第 2 部分，請參見Speech Recognition: Customizing…
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2021年 11月 9日

語音識別：使用遷移學習為您的領域定制模型

這篇文章是關于生成準確語音轉錄的系列文章的一部分。有關第 1 部分，請參見 Speech Recognition: Generating…
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2021年 11月 9日

語音識別：將模型部署到生產中

這篇文章是關于生成準確語音轉錄的系列文章的一部分。有關第 1 部分，請參見Speech Recognition: Generating…
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2021年 11月 9日

使用 NVIDIA TAO 工具包構建和部署對話 AI 模型

對話式人工智能是一組技術，能夠在人類和設備之間基于最自然的界面（語音和自然語言）進行類似人類的交互。
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2021年 11月 9日

使用 NVIDIA Riva 構建轉錄和實體識別應用程序

在過去的幾個月里，我們中的許多人已經習慣于通過視頻電話看醫生。這當然很方便，但在通話結束后，醫生的重要建議就開始溜走了。我需要服用什么新藥？
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