推薦系統/個性化

2025年 2月 13日

使用 NetworkX、Jaccard Similarity 和 cuGraph 預測您下一部最喜歡的電影

隨著全球每個人可用的數據量不斷增加，消費者做出明智決策的能力也越來越難。幸運的是，對于推薦系統而言，大型數據集是一個非常有用的組件，
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2024年 11月 20日

使用 EMBark 加速大規模推薦系統嵌入式訓練優化

推薦系統是互聯網行業的核心，而高效地訓練這些系統對于各大公司來說是一個關鍵問題。大多數推薦系統是深度學習推薦模型（DLRMs），
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2024年 10月 10日

NVIDIA NIM 微服務助力電信 O-RAN 規范高級 RAG 技術實現

移動通信標準通過協調技術協議來促進不同供應商的網絡和設備之間的互操作性，在電信生態系統中發揮著至關重要的作用。隨著這些標準的發展，
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2024年 10月 7日

NVIDIA 加速庫助力 Microsoft Bing 視覺搜索性能優化

Microsoft Bing 視覺搜索使全球用戶能夠使用照片作為查詢來查找內容。該功能的核心是 Microsoft 的 TuringMM…
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2024年 8月 21日

使用 Co-Visitation 矩陣和 RAPIDS cuDF 構建高效的推薦系統

推薦系統在跨各種平臺實現個性化用戶體驗方面發揮著至關重要的作用。這些系統旨在根據用戶過去的行為和偏好預測和推薦用戶可能與之交互的商品。
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2024年 8月 1日

AI 賦能的購物顧問帶來個性化零售體驗

想象一下，在每次互動中，您都能讓最優秀的銷售人員站在每位客戶面前。您的最優秀的銷售人員會提供產品推薦和操作方法指導，
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2024年 6月 26日

使用 OpenUSD 將 Microsoft XLS 和 PPT 文件轉換為工廠數字孿生

SyncTwin GmbH是一家構建軟件以優化生產、內部物流和組裝的公司，其使命是為中小型企業解鎖工業數字孿生。
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2024年 5月 9日

革命性的圖形分析： NVIDIA cuGraph 加速的下一代架構

在我們的 先前的圖分析探索 中，我們使用 NVIDIA cuGraph 揭示了 GPU-CPU 融合的變革力量。基于這些見解，
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2024年 5月 8日

Amdocs 使用 NVIDIA NIM 加速生成式 AI 性能并降低成本

電信公司（telcos）正在利用生成人工智能，通過自動化流程、改善客戶體驗和優化網絡運營來提高員工生產力。
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2024年 4月 29日

NVIDIA GTC 2024 的頂級數據科學會議現已按需提供

在 GTC 2024 上， NVIDIA 的專家和我們的合作伙伴分享了有關 GPU 加速工具、優化和數據科學家最佳實踐的見解。
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2023年 12月 8日

現已推出：適用于 GNN 的 NVIDIA AI 加速 DGL 和 PyG 容器

從信用卡交易、社交網絡到推薦系統，再到生物學中的運輸網絡和蛋白質間的相互作用，圖形是建模和分析復雜連接的首選數據結構。
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2023年 11月 9日

借助 RAPIDS 和 Prometheux Vadalog Parallel 加速神經符號 AI

隨著可用數據規模的不斷增長，對可擴展的智能數據處理系統的需求也在不斷增長，以快速利用有用的知識。尤其是在生命科學和金融等高風險領域，
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2023年 10月 17日

借助 NVIDIA TensorRT，在 Stable Diffusion Web UI 中更快地生成圖像

Stable Diffusion 是一款開源軟件，生成式人工智能 基于圖像的模型，使用戶能夠生成包含簡單文本描述的圖像。
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2023年 10月 13日

借助 GPU-CPU 融合大規模增強圖形分析，實現 100 倍性能

圖形是許多現代數據和分析功能的基礎，可在不同的數據資產中查找人、地點、事物、事件和位置之間的關系。根據一項研究，到 2025 年，
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2023年 10月 2日

加速向量搜索：RAPIDS RAFT IVF-Flat 近似算法

執行詳盡的精確 k 最近鄰 (kNN) 搜索，也稱為暴力搜索，成本高昂，并且它不能很好地擴展到更大的數據集。在向量搜索期間，
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2023年 9月 11日

加速矢量搜索：微調 GPU 索引算法

這個 系列的第一篇文章 介紹了矢量搜索索引，解釋了它們在實現廣泛的重要應用中所起的作用，并使用了 RAFT 庫。 在這篇文章中，
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