ai技術

NVIDIA Isaac Sim正成為機器人與智慧製造領域首選的實體模擬平台。其開源、多平台擴展、深度AI整合等優勢，為研發團隊帶來高保真物理/視覺模擬、合成資料自動化與大規模測試能力。高度相容ROS...

高斯分佈（又稱常態分佈）是統計學和資料科學領域最基礎且廣泛應用的機率模型，其「鐘型曲線」描述了眾多自然現象與社會資料的分佈規律。本文以新聞深度報道角度，系統解析高斯分佈的基本原理、數學公式、經典應用場...

Swin Transformer 作為融合Transformer 層次化設計與卷積啟發機制的創新架構，已在2025 年成為電腦視覺領域的主力模型。兼具SOTA 效能、卓越硬體相容性、多尺寸適配...

本文以新聞報導視角，聚焦AI平台與企業在模型壓縮與推理加速上的五大關鍵技巧：分別是量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知識蒸餾、輕量結構設計、編譯器與硬體加速。內容涵蓋主流方法原...

2024年，NVIDIA CUDA 11.8 仍是AI開發與深度學習主流平台。本文以新聞報導形式，結合最新官方文件和案例，全面拆解CUDA 11.8的安裝與配置要點，深度分析新手常踩的“坑”，如驅動...

MGX是NVIDIA推出的模組化AI伺服器架構，2025年在AI產業掀起新浪潮。 MGX平台採用模組組合概念，支援多種GPU、CPU與冷卻方式，為企業與研究機構提供靈活的AI算力基石。本文深度解讀MGX...

基於人類回饋的強化學習（RLHF）成為2025年AI領域大模型訓練與智慧升級不可或缺的核心技術。文章全面整理RLHF的基礎原理、與傳統RL的差異、關鍵訓練流程及主流應用工具，深入剖析資料瓶頸、獎勵模...

過擬合（Overfitting）是當前機器學習領域的核心難題，意指模型過度貼合訓練數據，降低對新數據預測能力。隨著AI在醫療、金融、電商等產業日益普及，過擬合不僅影響決策準確，嚴重會帶來重大風險。 本...

本文專業解析DETR（Detection Transformer）目標偵測架構的技術原理、主流結構與2025年前沿迭代，並比較傳統偵測器優勢，涵蓋Deformable DETR、DINO、RT-DET...