TLT – NVIDIA 技術博客
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Thu, 13 Apr 2023 04:45:11 +0000
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都市聚焦： Lumeo 簡化視覺 AI 開發
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/metropolis-spotlight-lumeo-simplifies-vision-ai-development/
Wed, 12 Apr 2023 01:54:27 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6645
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全球最重要的空間部署了超過 10 億臺攝像機，這些攝像機是視頻和數據的關鍵來源。了解如何利用這些數據來提高我們的空間和流程的效率和安全性變得越來越重要。 Lumeo， NVIDIA Metropolis 合作伙伴，提供了一個“無代碼”視頻分析平臺，使開發人員和解決方案提供商能夠在幾分鐘內在邊緣或云中創建和交付自定義分析。它通過基于 web 的拖放工具、預先構建的分析構建塊、即用型和自定義人工智能模型以及與云服務的集成來實現這一點。 Lumeo 的平臺建立在NVIDIA pretrained models,NVIDIA TAO Toolkit，以及NVIDIA DeepStream SDK，為視覺人工智能解決方案的市場化鋪平了最快的道路。您可以使用任何 NVIDIA GPU 或 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 系統在本地或云中快速部署和擴展定制的解決方案，
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6645
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使用 NVIDIA TAO 工具包構建和部署對話 AI 模型
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/building-and-deploying-conversational-ai-models-using-tao-toolkit/
Tue, 09 Nov 2021 09:48:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=2257
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對話式人工智能是一組技術，能夠在人類和設備之間基于最自然的界面（語音和自然語言）進行類似人類的交互。基于對話人工智能的系統可以通過識別語音和文本、在不同語言之間進行即時翻譯、理解我們的意圖以及以模仿人類對話的方式響應來理解命令。 構建對話式人工智能系統和應用程序很困難。為您的數據中心部署量身定制哪怕是單個組件來滿足您企業的需求就更難了。特定于領域的應用程序的部署通常需要幾個周期的重新培訓、微調和部署模型，直到滿足需求為止。 為了解決這些問題，本文介紹了三個關鍵產品： 由于這些產品的緊密集成，您可以將 80 小時的培訓、微調和部署周期壓縮到 8 小時。在本文中，我們將重點介紹 TAO 工具包，向您展示它如何支持各種遷移學習場景，以及它如何與 Riva 集成以部署對話 AI 模型和運行實時推理。 在對話人工智能系統中，有幾個組件，大致分為三個主要領域（圖 1 ）：
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Metropolis 聚光燈： Sighthound 通過 NVIDIA GPU 加速人工智能技術增強交通安全
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/metropolis-spotlight-sighthound-enhances-traffic-safety-with-nvidia-gpu-accelerated-ai-technologies/
Mon, 04 Oct 2021 09:48:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=1850
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NVIDIA Metropolis 合作伙伴Sighthound – 以前的 Boulder AI 正通過軟件和硬件解決方案幫助城市改善交通管理和行人安全，為邊緣數據智能帶來云本機解決方案。 為了設計高效、公平和可持續的基礎設施，城市規劃者依賴于準確的道路使用數據。 Sighthound 構建了邊緣化、以道路為中心的產品，為城市提供數據，用于保護十字路口行人、量化停車占用率和分析公路利用率的應用。 Sighthound 在競爭激烈的人工智能領域的主要目標是使用最先進的工具和全堆棧方法，以實現更快的計算優化解決方案上市時間。他們利用嵌入式 NVIDIA ® Jetson edge AI 平臺的強大功能，該平臺在為 DNN 攝像頭和節點供電的緊湊節能模塊中提供 GPU 加速計算。
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