Machine Learning and AI

2022年 11月 30日

自動駕駛的最優 AI 推理流水線設計

自動駕駛汽車必須能夠快速準確地檢測物體，以確保其駕駛員和道路上其他駕駛員的安全。由于自動駕駛（ AD ）和視覺檢查用例中對實時處理的需求，
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2022年 11月 9日

領先的 MLPerf Training 2.1 ，具有針對 AI 的全棧優化

MLCommons 開發的 MLPerf 基準是組織衡量其機器學習模型跨工作負載培訓性能的關鍵評估工具。
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2022年 10月 19日

使用 NVIDIA RAPIDS cuML 實現 100 倍更快的單電池模式預測

單細胞測量技術發展迅速，徹底改變了生命科學。我們已經從測量幾十個細胞擴展到數百萬個細胞，從一種模式擴展到多個高維模式。
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2022年 10月 19日

自主移動機器人的開源車隊管理工具

在 ROSCon 2022 上， NVIDIA 發布了最新的 Isaac ROS 軟件版本 Developer Preview （ DP ）…
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2022年 9月 22日

利用一個開發工具包的強大功能為所有六個 NVIDIA Jetson Orin 模塊開發

隨著本周在 GTC 的 Jetson Orin Nano 發表 推出，整個 Jetson Orin 模塊陣容現已揭曉。
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2022年 9月 21日

使用 NVIDIA Jetson Orin Nano 解決入門級邊緣人工智能挑戰

2022 年 GTC ， NVIDIA 宣布 Jetson Orin Nano 系列系統模塊（ SoM ）。
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2022年 9月 21日

使用 NVIDIA Triton 解決人工智能推斷挑戰

在生產中部署 AI 模型以滿足 AI 驅動應用程序的性能和可擴展性要求，同時保持低基礎設施成本是一項艱巨的任務。
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2022年 8月 31日

NVIDIA Merlin Distributed-Embeddings輕松快速訓練TB 級推薦模型

Embedding在深度學習推薦模型中起著關鍵作用。它們被用于將輸入數據中的離散特征映射到向量，以便下游的神經網絡進行處理。
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2022年 7月 1日

使用加速 WEKA 加速機器學習模型

近年來，建筑業和 采用機器學習 （ ML ）工具。使用 GPU 加速計算日益密集的模型已成為一個突出的趨勢。 為了增加用戶訪問，
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2022年 5月 26日

使用 BenchBot 和 NVIDIA ISAAC Sim 簡化機器人技術

機器人學的研究充滿了令人興奮和有趣的問題，但也有一些令人沮喪的問題，如傳感器校準、構建轉換樹、管理分布式系統以及調試脆弱系統中的奇異故障。
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2022年 4月 26日

改進擴散模型以替代 GANs ，第 2 部分

這是 NVIDIA 研究人員如何改進和加速擴散模型采樣的系列文章的一部分，擴散模型是一種新的、強大的生成模型。
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2021年 10月 7日

利用 NVIDIA DALI 實現快速數據預處理

這篇文章是對之前文章的更新. 深度學習模型需要使用大量數據進行培訓，以獲得準確的結果。由于各種原因，例如不同的存儲格式、壓縮、數據格式和大小，
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