Рейтинг скиллов
395 скиллов. Оценка A–F складывается из безопасности (60%) и качества (40%), тесты дают бонус. Рейтинг пополняется автоматически из открытых каталогов.
ПроизводствоЛогистика и складЗакупки и снабжениеКачество и контрольКонтакт-центрВыездные работыФинансыПоддержка клиентовотраслевые подборки
| # | Оценка | Скилл | Баллы ▾ | Безоп. | Качество | Процесс | Тесты | Популярность | Обновлён |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 301 | B | Kumo-Anomaly — обнаружение аномалий на основе диффузии и дообучение для многомерных временных рядов. Используйте, когда пользователь просит «дообучить Kumo-Anomaly», «запустить вывод Kumo-Anomaly», «о | 95 | 88 | F не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 302 | B | Deformable DETR для 2D-обнаружения объектов. Использует деформируемое внимание для эффективной обработки многомасштабных признаков, легче, чем DINO, при конкурентоспособной точности. Используйте при о | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 303 | B | Grounding DINO для обнаружения объектов в открытом наборе. Объединяет обнаружение в стиле DINO с текстовым энкодером BERT для обнаружения на основе языка — обнаруживает объекты, описанные текстовыми п | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 304 | B | Используйте для блокировки/ограничения тактовой частоты ЦП/ГП/EMC Jetson, переключения DVFS EMC/ЦП или изменения губернаторов cpufreq путем редактирования BPMP DTB и nvpower.sh перед прошивкой. НЕ исп | 99 | 81 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 305 | B | InternVideo2-CLIP L14 (TAO video_clip) для поиска по видео и тексту, zero-shot классификации, извлечения эмбеддингов, дообучения LoRA, экспорта ONNX и развертывания TensorRT. Используйте, когда пользо | 94 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 306 | B | PointPillars для 3D-обнаружения объектов из облаков точек LiDAR. Кодирует облака точек в псевдоизображение с помощью попиксельного представления, затем применяет 2D-обнаружение — используется в автоно | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 307 | B | Используйте после jetson-flash-image для выполнения статических проверок BSP, тестов на целевом устройстве (smoke/regression) после прошивки или обоих. Не для этапов сборки или прошивки. Триггеры: val | 97 | 84 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 308 | B | Автономный рабочий процесс агента исследований NeMo-RL для направленного тестирования гипотез и открытых исследований. Руководит агентами на протяжении всего жизненного цикла эксперимента: понимание р | 100 | 80 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 309 | B | Mask2Former для универсальной сегментации изображений (паноптической, экземплярной и семантической). Трансформерная архитектура с маскированным вниманием для высококачественных результатов сегментации | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 310 | B | CenterPose для оценки ключевых точек / позы. Обнаруживает центры объектов и регрессирует положения ключевых точек для оценки позы объекта в 6 степенях свободы. Используйте при обучении, оценке, экспор | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 311 | B | OneFormer для универсальной сегментации изображений. Объединяет паноптическую, экземплярную и семантическую сегментацию с помощью единой архитектуры, использующей запросы, обусловленные задачей. Испол | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 312 | B | SegFormer для семантической сегментации. Легковесная архитектура на основе трансформера с иерархическим извлечением признаков, эффективная для задач сегментации в реальном времени. Используйте при обу | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 313 | B | Планирование команд NVIDIA Parabricks pbrun, перевод параметров CPU и проверка готовности среды выполнения. Используйте для отдельных инструментов, включая вопросы, касающиеся только планирования. | 100 | 80 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 314 | B | Используйте для прошивки продвинутого образа BSP на целевое устройство Jetson в режиме RCM через flash.sh или l4t_initrd_flash.sh. НЕ используйте для настройки BSP, продвижения образов или вывода плат | 100 | 81 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 315 | B | Настройка рабочей области исходного кода BSP: трекер оверлеев Linux_for_Tegra, bsp_sources, тулчейн Crosstool-NG. Используйте после jetson-init-image; не для получения входных данных. | 100 | 81 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 316 | B | Создание нового профиля целевой платформы Jetson (reference_devkit + необязательный custom_carrier) и обновление активного указателя. Используйте для создания цели; не для переключения существующих пр | 100 | 81 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 317 | B | NVDINOv2 для самообуча визуальным представлениям. Обучает визуальные трансформеры с помощью самодистилляции (учитель-ученик) без меток и создает универсальные визуальные признаки. Используйте при обуч | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 318 | B | CLIP — модель для сопоставления изображений и текста, zero-shot классификации, извлечения эмбеддингов, экспорта ONNX и развертывания TensorRT. Используйте при дообучении или обучении CLIP, выполнении | 95 | 87 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 319 | B | Co-DETR (CoDINO) для обнаружения объектов. Детектор семейства DETR с совместным гибридным назначением — вспомогательные головы «один-ко-многим» контролируют энкодер во время обучения, обеспечивая высо | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 320 | B | Непрерывное самообучение DINOv3. Адаптирует к домену публичные бэкбоны DINOv3 ViT на неразмеченных изображениях с помощью самодистилляции учитель-ученик (DINO + iBOT + KoLeo, необязательное якорение G | 95 | 88 | F не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 321 | B | OCDNet для обнаружения текста на изображениях. Обнаруживает текстовые области произвольной ориентации на естественных изображениях с использованием дифференцируемого подхода бинаризации. Используйте п | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 322 | B | OCRNet для распознавания текста на изображениях. Распознает текстовое содержимое из обрезанных изображений текстовых областей и поддерживает CTC и декодеры на основе внимания. Используйте при обучении | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 323 | B | RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer) для 2D-обнаружения объектов. Разработан для вывода в реальном времени с конкурентоспособной точностью и поддерживает дистилляцию и квантование для оптимизации | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 324 | B | DINO (DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes) для 2D-обнаружения объектов. Детектор на основе трансформера с обучением шумоподавления, многомасштабными признаками и поддержкой необязательной дистил | 95 | 88 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 325 | B | Центральное место для конвейера выполнения TAO без SDK — авторитетные JSON Schemas для четырех типизированных артефактов (spec-bundle, job-record, layout results_dir, best_rec), плюс фиксированный сло | 95 | 88 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 326 | B | Преобразует GPU-ядра cuTile (@ct.kernel) в Triton (@triton.jit). Обрабатывает стандартное преобразование в репозитории, отладку (cudaErrorIllegalAddress, несоответствие размеров, численное несоответст | 100 | 77 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 327 | B | Рекомендует и настраивает библиотеку Megatron Bridge и рецепты бенчмаркинга для модели пользователя, количества GPU, оборудования, длины последовательности и цели предварительного обучения/SFT/PEFT. И | 100 | 77 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 328 | B | Запускает полный цикл интеллектуального увеличения данных DEFT для обнаружения объектов NVIDIA TAO Grounding DINO: базовый вывод в режиме zero-shot, анализ KPI, анализ разрывов по классам, встраивание | 95 | 86 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 329 | B | Классификация поз с использованием ST-GCN (Spatial Temporal Graph Convolutional Network). Классифицирует последовательности скелетов по категориям действий на основе данных ключевых точек позы. Исполь | 95 | 84 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 330 | B | tao-train-action-recognitionАнализаторDockerМедиа и видеоДанные и аналитикаNVIDIA/skillsAgent Skills Распознавание действий по видеопоследовательностям. Поддерживает типы входных данных RGB, оптический поток и совмещенные (многопоточные) для классификации временных действий в видеоклипах. Используйте | 95 | 84 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 331 | B | MAL (Mask Auto-Label) для слабоконтролируемой сегментации. Создает маски сегментации из минимальных аннотаций (точечные или коробочные аннотации) с использованием бэкбона ViT-MAE. Используйте при обуч | 95 | 84 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 332 | B | Дообучите общедоступные чекпоинты CodonFM Encodon на размеченных данных кодирующих последовательностей или кодирующих вариантов с использованием LoRA, только заголовка или полного дообучения. Использу | 100 | 78 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 333 | B | Включите датчики камеры MIPI/GMSL на пользовательской плате Jetson Thor или Orin, отрисовав оверлей ядра DT из внутридревесного файла sensor DTSI. НЕ используйте для выделения полос UPHY или редактиро | 100 | 77 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 334 | B | Конфигуратор SFIO / направления / начального состояния для каждого пина на пользовательской плате Jetson Orin или Thor из pinmux XLSM. НЕ используйте для оверлеев ядра DT или редактирования ODMDATA. | 99 | 78 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 335 | B | NVPanoptix3D для паноптической 3D-реконструкции сцен по размещенным RGB-изображениям. Создает 3D-паноптические сегментации (семантические, экземплярные и паноптические маски) с завершением оккупанси. | 95 | 84 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 336 | B | Включение/отключение PCIe контроллера, настройка линий/скорости соединения для пользовательской платы Jetson Thor или Orin через ODMDATA + overlay ядра DT. НЕ использовать для распределения линий UPHY | 100 | 77 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 337 | B | Загрузите пользовательскую плату, форкнув файлы платы и создав шаблон DT overlay из эталонного devkit. Используйте после jetson-init-source; не для изменений на уровне модуля или ядра DTB. | 100 | 77 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 338 | B | Используйте, когда вам нужно пересобрать BSP overlay — DT, OOT модули или ядро — из изменений в bsp_sources/. Триггеры: build bsp, rebuild dtb, rebuild kernel. | 100 | 77 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 339 | B | Загрузите артефакты NVIDIA Jetson Linux BSP (tarball BSP, пример rootfs, public_sources, x-tools, руководства) для активной цели. Используйте для автоматической настройки; не для извлечения или редакт | 100 | 77 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 340 | B | tao-launch-workflowПроцедураDockerKubernetesИнфраструктураДанные и аналитикаNVIDIA/skillsAgent Skills Обязательный предстартовый шлюз и контракт выполнения из четырех команд для каждого рабочего процесса или действия TAO. Вызывайте ПЕРЕД запуском чего-либо с побочными эффектами — AutoML, обучение, оце | 95 | 85 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 341 | B | BEVFusion для мультисенсорного 3D-детектирования объектов. Объединяет облака точек LiDAR и изображения камер в пространстве bird's-eye-view (BEV), используется в автономном вождении для надежного 3D-в | 95 | 84 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 342 | B | Создайте markdown базы знаний для каждой цели рядом с активным профилем, пройдя по корневому каталогу BSP и дереву исходного кода. Используйте после init-image / init-source; не для редактирования пол | 100 | 77 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 343 | B | Извлеките tarballs Jetson Linux + sample-rootfs и запустите apply_binaries.sh для активной цели, затем запишите bsp_image в профиль. Используйте после jetson-init-target; не для настройки дерева исход | 100 | 77 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 344 | B | Переключите указатель активной целевой платформы Jetson на существующий YAML-профиль. Используйте перед настройкой/сборкой/прошивкой для изменения цели; не для создания профилей — используйте jetson-i | 100 | 77 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 345 | B | Идентификация личности (ReID). Изучает дискриминативные вложения для сопоставления одного и того же человека в разных ракурсах камеры на основе метрического обучения. Используйте при обучении, оценке, | 95 | 84 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 346 | B | cdf-autonomous-vehicle-dataset-generationГенераторAzureДанные и аналитикаМедиа и видеоNVIDIA/skillsAgent Skills Подготовьте полезные нагрузки, запустите и отслеживайте рабочий процесс Airflow для генерации наборов данных автономных транспортных средств, а также проверьте результаты для извлечения видеоклипов и | 100 | 77 | D не хватает файлов | evals | — | 6 дн назад | |
| 347 | B | Встраивание видео-текста Cosmos-Embed1 для поиска по тексту в видео, поиска по видео, семантического дедупликации и дообучения. Используйте, когда пользователь просит "дообучить Cosmos-Embed1", "запус | 94 | 84 | D не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 348 | B | Запустите цикл улучшения DEFT AOI на основе диска для моделей NVIDIA Cosmos Reason 3 / Cosmos3, используя по умолчанию Nano, а Edge или Super — только по явному запросу: оцените базовую модель на разд | 92 | 86 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 349 | B | Полный конвейер PAIDF AnomalyGen — дообучение на новом наборе данных аномалий, генерация синтетических изображений аномалий (SDG), оценка качества (nn_score) и поиск параметров для каждого образца (gu | 90 | 91 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад | |
| 350 | B | Проверяйте, подготавливайте или запускайте общедоступное маскированное кодоновое вариантное скоринговое и обзорное совместимое рабочее пространство CodonFM Encodon. Используйте только тогда, когда пол | 100 | 75 | C не хватает файлов | evals | — | 12 дн назад |
Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.