Metropolis

2025年 3月 31日

工業設施數字孿生中的機器人仿真

工業企業正在采用 物理 AI 和自主系統來實現運營轉型。這涉及在工廠和倉庫中部署異構機器人車隊，包括移動機器人、 人形助手 、
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2025年 3月 11日

使用 NVIDIA AI Blueprint 構建實時多模態 XR 應用以進行視頻搜索和摘要

隨著 生成式 AI 和視覺基礎模型的最新進展，VLM 呈現了新一波視覺計算浪潮，其中模型能夠實現高度復雜的感知和深度上下文理解。
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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 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 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 17日

為邊緣開發生成式 AI 驅動的視覺 AI 代理

AI 技術領域的一項令人興奮的突破是視覺語言模型（VLM），它為視頻分析提供了一種更動態、更靈活的方法。
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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 2日

利用多攝像頭追蹤工作流程優化大型空間的流程

倉庫、工廠、體育場和機場等大片區域通常由數百個攝像頭進行監控，以提高安全性并優化運營。通過這些攝像頭準確跟蹤物體和測量活動稱為多攝像頭跟蹤，
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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。
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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，
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2024年 3月 18日

如何通過四個步驟將 RAG 應用程序從試點階段轉變為生產階段

生成式 AI 具有改變各個行業的巨大潛力。人類工作者已經開始使用 大型語言模型(LLM) 來解釋、推理和解決復雜的認知任務。
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2024年 3月 1日

通過線下實踐學習，充分利用 NVIDIA GTC 2024

我們很高興能在圣何塞會議中心參加今年的 GTC 大會，與數千名開發者、行業領導者、研究人員和合作伙伴共襄盛會。通過親自參加 GTC，
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2024年 2月 26日

使用邊緣計算和視頻分析檢測實時廢棄物污染

在過去的幾十年里，隨著經濟發展和城市化進程的推進，廢棄物產生率呈上升趨勢。廢棄物生產量的增加給全球政府帶來了巨大的挑戰，
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