谷歌机器学习

MLGO 使用强化学习训练神经网络来作决策，是一种用机器学习策略取代复杂的启发式方法。作为一个通用的工业级框架，它将更深入、更广泛应用于更多环境，不仅仅在内联和寄存器分配。作者 | 钱云迪、Mircea Trofin编译 | 刘冰一编辑 | 陈彩娴现代计算机诞生，如何编译更快、更小的代码问题随之出现。编译优化是成本收益

雷峰网 (公众号：雷峰网) 消息，据彭博社报道，苹果前机器学习总监Ian Goodfellow将加入谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind。本月初，Goodfellow因不满苹果严格的复工政策而选择离职。 Ian Goodfellow在远程工作了两年多之后，苹果计划要求公司员工

来源：IT之家IT之家 10月6日消息 谷歌于10月5日推出了第二代 Nest Cam 网络摄像头。这款产品采用有线供电的方式，外观设计适合与家居装修搭配，提供四种颜色可选，售价 99.99 美元起（645 元人民币）。这款摄像头不仅提供视频监控能力，同时内置处理器的机器学习能力是上一代的 10 倍，增强了 HDR 视

来源：映维网  作者 广州客包括计算摄影（如人像模式）和增强现实效果（如虚拟化身）在内的大量应用都依赖于通过虹膜追踪来估计眼睛位置。一旦获得精确的虹膜追踪数据，我们无需专用的深度传感器就可以确定从摄像头到用户的距离。反过来说，虹膜追踪可以改善从计算摄影到虚拟眼镜或帽子穿戴等一系列的用例。由于有限的计算

雷锋网(公众号：雷锋网) 讯，当地时间3月9日，Google与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。 TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。该框架可构建量子数据

雷锋网 AI 科技评论按：对于机器学习而言，区分异常数据或有显著差异数据至关重要。谷歌在 NeurIPS 2019 论文中提出并发布了针对基因组序列 OOD 检测的现实基准数据集，进而提出一种基于似然比的解决方案，可显著提高 OOD 检测的准确性。AI 科技评论将谷歌对该方法的官方解读编译如下。深度学习科学家要成功部署

雷锋网按，为了提升AI性能，AI芯片公司从多个方面进行优化，包括采用更先进的工艺制程、进行架构创新，数据类型的支持也是其中之一。如今，为了加速机器学习性能，Arm宣布将会采用Bfloat16数据类型，这种数据类型会成为主流吗？Arm Holdings宣布其ArmV8-A架构的下一版本将支持bfloat16，这种浮点格式

来源：映维网 作者 广州客感知手部形状和手部运动的能力可以改善各个技术领域和平台的用户体验。例如，它可以形成手语理解和手势控制的基础，并且可以在增强现实情景中实现物理世界的数字内容与信息叠加。尽管这对人类而言十分自然，但由于经常出现遮挡情况（如手指/手掌遮挡和手抖）和缺乏高对比图案，稳定的实时手部感知是一项极具挑战性的