智慧城市/空間

2025年 2月 26日

圖像和視頻理解的視覺語言模型提示工程實踐指南

視覺語言模型 (VLMs) 正在以極快的速度發展。2020 年，首批 VLMs 通過使用視覺編碼器將視覺理解引入大語言模型 (LLMs) ，
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2024年 12月 19日

AI 視覺技術助力綠色回收工廠智能化

全球每年僅回收約 13% 的 20 多億噸城市垃圾。到 2050 年，全球每年的城市廢棄物量將達到 3.88 億噸。
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2024年 11月 4日

利用 NVIDIA AI Blueprint 搭建視頻搜索和摘要智能代理

本文最初于 2024 年 7 月 29 日發布，但已根據 NVIDIA AI Blueprint 信息進行了大量修改。
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2024年 10月 31日

基于 NVIDIA NIM 的多模態視覺 AI 智能體構建解決方案

視覺數據（從圖像到 PDF 再到流式視頻）呈指數級增長，這使得人工審查和分析幾乎不可能實現。組織正在努力將這些數據大規模轉換為切實可行的見解，
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2024年 10月 29日

AI 驅動的設備追蹤嚎叫以拯救狼群

一種可部署在廣大偏遠地區的手機大小的新型設備正在使用人工智能識別和地理定位野生動物，以幫助保護主義者追蹤瀕危物種，包括黃石國家公園周圍的狼群。
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2024年 10月 14日

AI 加速電動汽車充電優化，實現規模化提速和成本節省

電動汽車（EV）充電正在獲得一項創新的人工智能算法的推動，這項算法提高了效率，降低了成本，并防止電網在壓力下短路。
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2024年 8月 28日

NVIDIA TAO 5.5 帶來新基礎模型和增強訓練功能

NVIDIA TAO 是一個旨在簡化和加速 AI 模型開發和部署的框架。它使您能夠使用預訓練模型，使用自己的數據微調模型，
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2024年 8月 27日

簡化攝像頭校準，提高 AI 驅動的多攝像頭跟蹤能力

這篇文章是關于構建多攝像頭追蹤視覺AI應用的系列文章中的第三篇。我們將在第一部分和第二部分中介紹整體端到端工作流程和微調流程，
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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 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 6月 18日

使用 YOLOv8 和 NVIDIA JetPack 6.0 生成交通洞察

智能交通系統（ITS）的應用在現代城市環境中變得越來越有價值和普遍。使用 ITS 應用程序的好處包括： 重要的是，這些系統需要在邊緣處理信息，
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2024年 6月 12日

在 cuBLAS 中引入分組 GEMM API 以及更多性能更新

最新版本 NVIDIA cuBLAS 庫版本 12.5 將繼續為深度學習（DL）和高性能計算（HPC）工作負載提供功能和性能。
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2024年 6月 10日

聚焦：思科借助 NVIDIA BlueField-3 DPU 提高工作負載安全性和運營效率

隨著網絡攻擊變得越來越復雜，組織必須不斷采用先進的解決方案來保護其關鍵資產。其中一種解決方案是Cisco Secure Workload，
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2024年 6月 7日

借助 NVIDIA NIM 無縫部署大量 LoRA Adapters

最新的先進基礎大型語言模型 (LLM) 擁有數十億個參數，并已在數萬億個輸入文本標記上進行了預訓練。它們通常在各種用例上都取得了驚人的成果，
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2024年 6月 5日

在 NVIDIA Holoscan SDK 中 構建集成 OpenCV 的零拷貝 AI 傳感器處理流程

NVIDIA Holoscan 是 NVIDIA 的多模態實時 AI 傳感器處理平臺，旨在幫助開發者構建端到端傳感器處理流程。
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