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联想将与 NetApp 和 NVIDIA 合作为 NetApp AIPod 提供企业 AI 计算
人工智能 (AI) 已不再是一个技术流行词，而是将有价值的数据转化为可操作见解的关键驱动因素，为客户提供真正的商业价值和竞争优势。随着 2022 年末 ChatGPT 的出现以及随后大型语言模型 (LLM) 的发展，AI 在企业中获得了关注，为许多行业带来了新的用例、应用程序和工作负载。AI 已不再仅限于在云端训练 LLM，而是变得更加混合，推动了利用企业客户本地 AI 基础设施运行私有 AI 用例的需求。这些私有 AI 用例需要针对企业客户的新融合基础设施解决方案，以简化和加速大规模 AI 基础设施实施，以实现本地解决方案。但是，企业客户面临以下类型的挑战，这些挑战可能会限制本地 AI 部署：
Juniper® 验证设计 JVD 测试报告摘要：采用 Juniper Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络
• DLB 不使用端口 BW 来计算链路质量。相反，链路质量基于最近通过每个 ECMP 链路传输的流量，以及每个 ECMP 链路上排队等待传输的流量。这可能导致流量被分配到较低 BW 的链路而不是较高 BW 的链路，从而导致拥塞。此外，如果链路质量下降，已分配给链路的流量将不会被重新分配，除非该链路暂停的时间长于不活动间隔。可以调整端口质量指标和不活动间隔以克服这种情况；请参阅自定义 DLB 的出口端口链路质量指标。此外，请考虑实施反应路径重新平衡。
采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。
委员会批准 NVIDIA 收购 Run:ai
由于 Run:ai 目前的收入微不足道，该交易未达到欧盟条例规定的申报门槛。根据意大利竞争法的要求，该交易在意大利进行了申报，国家竞争管理局使用其“召集”权力提出请求。此类权力使意大利当局能够审查不符合相关国家营业额门槛的交易，如果意大利当局发现交易可能对竞争构成具体风险，并且满足意大利竞争法规定的其他条件。意大利根据欧盟条例第 22(1) 条向委员会提交了转介请求。该规定允许成员国请求委员会审查不具有欧盟层面但影响单一市场内贸易并有可能严重影响提出请求的成员国境内竞争的合并。2024 年 10 月 31 日，委员会接受了意大利的请求，并于 2024 年 11 月 15 日将该交易通知委员会。
关于帮助和指导视障人士的人工智能和基于视觉的方法的最新进展的调查
方法 % 至论文参考。到论文 SLAM 16.7 [ 19 , 26 , 29 , 38 , 40 ] 编码器/解码器 16.7 [ 22 , 28 , 40 , 46 , 48 ] RANSAC 16.7 [ 23 , 24 , 26 , 29 , 47 ] A* 16.7 [ 19 , 25 , 26 , 29 , 30 ] 卡尔曼滤波器 16.7 [ 23 , 25 , 26 , 30 , 39 ] YOLO 16.7 [ 32 , 33 , 35 , 42 , 45 ] VGG 13.3 [ 25 , 28 , 36 , 44 ] Inception 10 [ 37 – 39 ] 特定算法 20 [ 28 , 30 , 41 , 42 , 47 , 48 ]
Arduino障碍物避免蓝牙控制机器人
蓝牙控制的基于Arduino的障碍物避免了机器人摘要 - 本文是关于避免机器人的障碍物的设计和实现，该机器人由无线蓝牙控制。这是通过将自引导的导航系统结合起来并具有远程操作的能力，以使其对许多领域有用，包括监视，危险环境或教育。该机器人由最突出的Arduino MicroController组成，该机器人最突出地通过超声传感器捕获输入器，以检测到前部的近距离易位。使用此传感器数据，机器人可以做出实时决策并调整其防止碰撞的路径，最终导致无冲突导航。[1]允许其安全地导航环境，而似乎没有什么是此功能。设计包括一个蓝牙模块，允许用户使用智能手机或计算机从远处控制机器人。
NVIDIA 技术访问使用条款
1. 简介 TOU 规范您对某些 NVIDIA 网站（以下简称“网站”）的使用和访问，以及对网站上的服务和产品的使用（网站及其服务和产品统称为“技术”），除非该技术附有单独的协议。通过注册使用该技术或访问该技术，您确认您已阅读、理解并同意受 TOU 约束。只有达到使用该技术所在国家/地区法定成年年龄的成年人才能接受 TOU。如果您代表公司或其他法律实体签署 TOU，则表示您拥有约束该实体遵守 TOU 的法定权力，在这种情况下，“您”是指您所代表的实体。如果您未达到接受 TOU 所需的年龄或权力，或者您不接受 TOU 的所有条款和条件，请勿访问或使用该技术。从网站，您可以访问和使用某些技术，包括：
Blackwell -AI
NVIDIA Blackwell体系结构引入了生成AI和加速计算的开创性进步。将第二代变压器引擎的结合与更快和更宽的NVIDIA NVLINK™互连一起，将数据中心推向了一个新时代，与以前的建筑生成相比，其性能更高。NVIDIA机密计算技术的进一步进步提高了实时LLM推论的安全性水平，而无需绩效妥协。和Blackwell的新型减压引擎以及Spark Rapids™库结合使用，将无与伦比的数据库性能传递到燃料数据分析应用程序。Blackwell的多个进步建立在几代加速计算技术的基础上，以定义具有无与伦比的性能，效率和规模的生成AI的下一章。
IWS 2025 OSCE for AI CDSS.pdf
[2] Kawamura，E.，Kannan，K.，Lombaerts，T。，＆Ippolito，C。A.（2022）。基于视觉的精确方法和高级空气移动性的着陆。在AIAA Scitech 2022论坛（第0497页）中。[3] Oberkampf，D.，Dementhon，D。F.和Davis，L。S.（1996）。使用共面特征点迭代姿势估计。计算机视觉和图像理解，63（3），495-511。[4] Kawamura, E., Dolph, C., Kannan, K., Lombaerts, T., and Ippolito, C. A., “Simulated Vision-based Approach and Landing System Advanced Air Mobility,” AIAA SciTech 2023 Forum , AIAA-2023-2195, 2023.[5] Kawamura，E.，Dolph，C.，Kannan，K.，Brown，N.，Lombaerts，T。和Ippolito，C。A.，“基于VSLAM和VISISION ASS基于Vision的方法以及用于先进的空中移动性的方法，” AIAA Scitech 2023 Forum，2023年，第2023页，第2023页，p。 2196。
NVIDIA DGX BasePOD：企业 AI 的基础设施基础
企业内部 AI 的使用案例数量（包括语言建模、网络安全、自主系统和医疗保健等）持续快速增长。不仅使用案例数量在增长，模型复杂性和数据源也在增长。处理、训练和服务这些下一代模型所需的系统也必须增长。训练模型通常使用数十个 GPU 来评估和优化不同的模型配置和参数。对于这些新的工作负载，所有 GPU 都必须能够轻松访问训练数据。此外，组织有许多 AI 研究人员必须同时训练多个模型。企业需要灵活性，以便多个开发人员和研究人员在完善 AI 堆栈并将其投入生产时共享这些资源。