Healthcare & Life Sciences

2024年 8月 27日

使用 NVIDIA NIM 增強 RAG 應用

大語言模型（LLMs）的出現使 AI 行業受益匪淺，它提供了能夠生成類似人類的文本和處理各種任務的通用工具。然而，
3 MIN READ
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、
3 MIN READ
2024年 7月 26日

利用 NVIDIA VISTA-3D NIM 微服務實現計算機斷層掃描器官和疾病自動分割

全球執行的計算機斷層掃描 (CT) 掃描次數超過 300M 次，僅在美國就有 85M 次。放射科醫生正在尋找加快工作流程并生成準確報告的方法，
3 MIN READ
2024年 7月 24日

用于空間組學的細胞成像特征提取和形態聚類

VISTA-2D 是 NVIDIA 的新基礎模型，可以快速準確地執行細胞分割，這項基本任務在細胞成像和空間組學工作流程中至關重要，
3 MIN READ
2024年 7月 15日

借助 Geneformer AI 模型，有限數據也能解鎖基因網絡

Geneformer 是最近推出的 和功能強大的 AI 模型，可以通過從大量單細胞轉錄組數據中進行遷移學習來學習基因網絡動力學和相互作用。
2 MIN READ
2024年 7月 3日

NVIDIA Holoscan 和 RTI Connext 共同推動 AI 醫療設備的發展前景

各行各業對實時見解和自主決策的需求與日俱增，醫療健康和醫療設備也不例外。依靠實時邊緣 AI，新一代醫療健康有望提供更精確的治療、
2 MIN READ
2024年 6月 24日

利用合成數據生成解決醫學成像的局限性

醫學成像中的合成數據提供了許多好處，包括在真實數據有限的情況下，以多樣化和逼真的圖像增強數據集的能力，
2 MIN READ
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，
2 MIN READ
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，
2 MIN READ
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。
2 MIN READ
2024年 5月 21日

使用 QUELO-G 和 CUDA 圖進行量子力學增強型藥物研發

在藥物研發中，人們經常使用基于所謂經典力場的方法，并認為這些方法很有用。然而，人們也廣泛認識到，力場模型中缺少一些重要的物理特性，
2 MIN READ
2024年 5月 15日

使用 RAG 和 NVIDIA NeMo Guardrails 開發安全可靠的醫療應用程序

想象一下，一個應用程序可以篩選堆積如山的患者數據，智能地搜索和回答有關診斷、健康史等的問題。這種人工智能驅動的虛擬“臨床助理”…
1 MIN READ
2024年 5月 14日

NVIDIA DeepStream 7.0 里程碑式發布，用于下一代視覺 AI 開發

NVIDIA DeepStream 是一個功能強大的 SDK，可以解鎖 GPU 加速的構建塊，以構建端到端的視覺 AI 管道。
3 MIN READ
2024年 5月 8日

在 NVIDIA DeepStream 中使用單視圖 3D 跟蹤緩解視覺感知障礙

當涉及到智能視頻分析（IVA）應用程序（如交通監控、倉庫安全和零售購物者分析）的感知時，最大的挑戰之一是閉塞。例如，
2 MIN READ
2024年 5月 8日

NVIDIA TensorRT 模型優化器加速生成人工智能推理性能，現已公開

在快速發展的環境中，生成人工智能的發展對加速推理速度的需求仍然是一個緊迫的問題。隨著模型規模和復雜性的指數級增長，
3 MIN READ
2024年 4月 22日

借助 NVIDIA AI 基礎模型 VISTA-2D 推進細胞分割和形態分析

基因組學研究人員使用不同的測序技術來更好地理解生物系統，包括單細胞和空間組學。與從細胞層面查看數據的單細胞不同，空間組學考慮了數據的位置，
2 MIN READ