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Jetson百萬開發者故事 | 校企合作推動實現多項工業場景下AI邊緣計算應用
基于Jetson Nano模塊開發的Thrust Nano 5G施工安全監控系統可以部署各種主流的深度目標檢測模型，例如：YOLO v3-v5系列模型以及SSD_Mobilenet系列模型。
Jetson百萬開發者故事 | NVIDIA Jetson助力水產養殖企業打造自動化流水線
作為資深開發者，已經使用了好幾代NVIDIA Jetson產品的林銳說：“Jetson系列有多個不同型號的設備，適用于不同的應用場景和需求。因此，在選擇Jetson設備時，需要根據自己的需求選擇合適的設備。”
Jetson百萬開發者故事 | 基于Jetson Nano的便攜式巖石分類檢測系統：地質學家的新利器
來自湖北工程學院數學與統計學院的學生團隊，在導師張天凡的帶領下，決定設計一款適合野外作業的便攜式巖石分類檢測系統。
Jetson百萬開發者故事 | 讓AI成為鐵路客運站自動扶梯安全管控的關鍵
軟件和AI模型的更新通常需要數周時間完成，但是研發團隊使用NVIDIA平臺顯著加快了開發時間，確保了開發和部署流程的快速性，更重要的是，能夠在現場環境中測試軟件，確保準確性和FPS符合解決方案的要求。
Jetson百萬開發者故事 | Jetson開發者突破百萬，從TK1到Orin我都經歷了啥
袁博融老師是在碩士畢業前才接觸NVIDIA Jetson的。那時剛完成論文答辯，有了些空閑時間，便趁著教育優惠還沒到期入手了一套NVIDIA Jetson TX1。
Jetson百萬開發者故事 | NVIDIA Jetson如何成為可移動智能腦機交互平臺
復旦大學類腦人工智能科學與技術研究院副院長王守巖教授團隊開創性地應用 NVIDIA Jetson 邊緣計算平臺，打造了可移動智能腦機交互平臺，并應用該平臺進行了一系列腦疾病相關的科學及轉化研究。
全新NVIDIA Jetson Orin NX 16GB大幅提升邊緣AI性能
借去年NVIDIA Jetson邊緣AI設備擴展之勢，NVIDIA Jetson Orin NX 16GB模塊現已在全球上市。
Triton推理服務器13-模型與調度器(3)
前面兩篇文章，已經將Triton的“無狀態模型”、“有狀態模型”與標準調度器的動態批量處理器與序列批量處理器的使用方式，做了較完整的說明。
Triton推理服務器12-模型與調度器(2)
在“Triton推理服務器11-模型調度器(1)”文章中，已經說明了有狀態（stateful）模型的“控制輸入”與“隱式狀態管理”的使用方式，本文內容接著就繼續說明“調度策略”的使用。
Triton推理服務器03-開發資源說明
大部分要學習Triton推理服務器的入門者，都會被搜索引擎或網上文章引導至官方的https://developer.nvidia.com/nvidia-triton-inference-server處（如下截圖），然后從“Get Started”直接安裝服務器與用戶端軟件、創建基礎的模型倉、執行一些最基本的范例。
為AI喝彩：初創企業蒙大維推出首款商用智能電動“司機可選”拖拉機
Monarch成立于2018年。此番推出MK-V Founder為該公司兩年的開發沖刺畫上了句號。這款拖拉機搭載了節能的NVIDIA Jetson邊緣AI和機器人平臺、攝像頭以及GPS，旨在提高糧食生產產量和減少全球碳排放。
Orin開發套件11-從頭創建Jetson的容器（2）
本系列文章的目的就是為大家解開這些變量的意義，讓讀者能清楚識別出這些變量之間的關系，提升對Dockerfile配置文件的了解，最終協助讀者進一步簡化出自己所需要的特定腳本與配置內容，以自己創建Docker鏡像的能力。
Orin開發套件10-從頭創建Jetson的容器（1）
使用Docker容器的最大好處就是“獨立性強”，在前面文章中我們教大家如何使用NVIDIA在NGC提供創建好的l4t-ml系列鏡像為基礎，去創建各種機器學習/深度學習的開發或部署用途的獨立容器，包括各種基于TensorRT的推理應用、基于Pytorch的各種YOLO相關應用等等。
Orin開發套件11-創建各種YOLO-l4t容器
YOLO（You Only Look Once）算法是近年非常知名的深度神經網絡結構，由于創始人在v3版本之后便宣布退出領域，于是從v4版之后便出現較多的分支，到2022年8月已經有v5、v6與v7與三大分支爭奇斗艷，其中v7版是v4版的增強，由同一個團隊進行開發與維護。
Orin開發套件09-為容器接入USB攝像頭
前面教大家使用DeepStream的Docker鏡像去創建自己的Python工作環境，其好處是即使Jetson設備需要使用JetPack重新安裝系統，我們只要重新啟動這個Docker容器就可以，無需重復環境配置的工作。
硬件創新與軟件賦能 NVIDIA Jetson生態協同讓邊緣AI加速落地
NVIDIA亞太區開發者發展總監李銘告訴記者，NVIDIA邊緣計算的最大特點是基于統一的架構，也就是Jetson與其他NVIDIA平臺上所用的相同AI軟件和云原生工作流相兼容，并能為客戶提供構建軟件定義的自主機器所需的性能和能效。
NVIDIA Metropolis成員使用NVIDIA Jetson AGX Orin提供支持的AI計算機視覺平臺實現汽車自主移動。
LV5 CTRL TWR是由用于創建GPU加速應用的NVIDIA CUDA庫以及用于邊緣高性能AI的NVIDIA Jetson AGX Orin模塊構建的。NVIDIA GPU在云端用于全局車隊路徑規劃。
Nvidia發布首個用于生產部署的Jetson AGX Orin模塊
Nvidia即將推出Jetson AGX Orin平臺的一款生產用模塊，旨在嵌入設備內部，并為機器人和邊緣計算等各種應用提供AI加速。
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