本文摘要:GNMT大幅度提高了机器翻译水平的视频内容识别,APIGoogleCloud视频智能,API用于强大的深度自学模型,基于TensorFlow等结构开发。农业:识别疾病植物高中生Shazamehdi和NileRavenelll开发了命名为PlantMD的APP,该应用程序是在TensorFlow上运营机械学习的模型,同时从plantvillage

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还包括英语和法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、土耳其语八组语言的互译。不同语言之间翻译的误差问题仍然是机械翻译必须解决的问题。

TensorFlow,TensorProcessingUnits,为Google神经网络机械翻译模型特别制作硬件加速器,通过将句子中的语言和短语独立国家翻译,处理整个原始句子,将翻译误差减少55%~85%。GNMT翻译成原理,该系统利用最先进的设备机械学习技术,不翻译整个句子,大大提高了Google翻译的精度和简洁度。同时,谷歌还建立了终端自学系统,使整个翻译系统能够在翻译中自学和训练,进一步提高翻译水平。

GNMT大幅度提高了机器翻译水平的视频内容识别,APIGoogleCloud视频智能,API用于强大的深度自学模型,基于TensorFlow等结构开发。该API是第一个需要开发人员精彩搜索视频内容的API,开发人员可以通过视频内容获得相关实体(狗、花、人等名词,完成跑步、游泳、飞行中等动词)的信息。

当这些实体频繁出现时,这种API甚至可以获得语境解读。例如,搜索老虎,GoogleCloud中存储的视频集中在包括老虎在内的正确场景中。

除了这个视频智能API,谷歌Cloud机器的学习还减少了更多的API:视觉(Vision)、视频智能(Video的Intelligence)、口语(Speech)、自然语言(Naturallanguage)、翻译成(Translation)和打工(Jobs)。这些API可以让客户构建需要看、听、解读非结构化数据的下一代应用程序,大大扩大了机器学习在下一代产品推荐、医疗图像分析、欺诈监视等多个领域的应用范围。

增加数据中心能源消耗谷歌数据中心的运营和冷却必须消耗大量能源。为了增加设备降温所消耗的能源,Deepmind通过监视收集数据中心的温度、功率、扭矩等数据,用该数据训练深层神经网络。此外,Deepmind还训练了两个额外的深层神经网络,以预测未来数小时数据中心的温度和压力。

机械学习系统用于加热的能源增加了40%,相当于15%的总能源消耗。黄瓜智能服务公司存储系统日本菜农用于TensorFlow,为他存款的大量黄瓜建立了自动服务公司存储系统。自动拍摄照片后,首先不上传照片,分析TensorFlow的神经网络系统,识别照片内容是否是黄瓜。之后,照片不会上传到更大的神经网络系统中进一步分析,黄瓜因颜色、大小而异,自动服务公司达到9个不同的质量水平,大大提高了服务公司的效率和精度。

利用

农业:TensorFlow帮助牛养殖牛的健康对产奶量有很大影响。科学技术使牛更健康,可以提高牛奶产量,协助牛奶农业进一步发展自己的产业。

Connecterra,公司利用TensorFlow解读和演绎牛的各种不道德,为奶农获取牲畜的健康状况等信息。奶农只需要一个叫Ida的手机App,然后就能很好地调查奶牛一天的生活轨迹和健康信息。农业:识别疾病植物高中生Shazamehdi和NileRavenelll开发了命名为PlantMD的APP,该应用程序是在TensorFlow上运营机械学习的模型,同时从plantvillage.com和一些大学的数据库中收集数据,训练该模型识别疾病植物。

Shaza还开发了类似的方法临床皮肤病APP。生态维护:热带雨林监视设备Topher.White(RainforestConnnection的创始人)发明者为了阻止亚马逊地区非法砍伐森林的道德,制止了The,Guardian设备。

该设备由原手机升级改造,同时利用TensorFlow运营。安装在树上,遍布整个森林,通过识别链锯和伐木工程车的声音,向首都地区的管理者报警。没有这些装置,就必须依靠人才来监督管理这个地区,很难复盖面积大的地区。

Topher在亚马逊地区的高耸树木群中设置监视设备的生态维护:澳大利亚濒临绝种的海牛跟踪像很多大型海洋哺乳动物一样,海牛面临着濒临绝种的状况。为了更好地维护和栖息地,野生动物保护者必须对其数量和方向进行追踪研究。研究员利用TensorFlow最近的图像识别技术,让计算机学会识别巨大的航空照片中的海牛。

机器识别的速度比人工多,精度也是肉眼的1.4倍。注意:中间下位的银灰色小点是海牛的生态维护:听到声音,鸟类维护多利亚大学博士生VictorAnton致力于追踪新西兰濒临灭绝的鸟类,提高维护。他收集了5万小时的音频,转换成了光谱图,通过TensorFlow,分析了光谱图的叫声。他期待这项研究需要为新西兰未来的动物维护获得有价值的信息。

VictorAnton在GoogleI/O大会上展示了这一应用于医疗:糖尿病视网膜恶性肿瘤临床糖尿病视网膜恶性肿瘤是目前更受欢迎的致盲病因,目前世界上有4.15亿糖尿病患者面临视网膜恶性肿瘤的风险。如果发现及时,该病可以治疗,但未能及时临床,可能会引起不可逆转的耳聋。通过与印度和美国医生密切合作,谷歌成立了包括12.8万张眼底在内的数据集,用于训练检测糖尿病性视网膜恶性肿瘤的深度神经网络。训练后的模型可以自动检查恶性肿瘤的眼底目标图,其精度达到专业医生的平均水平。

高精度糖尿病性视网膜恶性肿瘤的自动筛选法具有相当大的潜力,有助于医生提高临床效率,使患者尽快接受化疗。与此同时,谷歌仍在加强与视网膜研究领域的专业医生的合作,以建立具有参考价值的分析测量标准,探索如何将该研究成果与Deepmind的OCT研究融合,进一步帮助医生们开展糖尿病视网膜恶性肿瘤和其他眼病的临床。

这张图是眼睛视力已经受到视网膜恶性肿瘤威胁的眼底图像,机械学习的分析需要将这张图中不仅限于眼睛健康的信息接受医生的医疗:帮助头部癌症在75名男性和1名女性中,有1、1、1、150分钟的女性一生不会被临床为口腔癌,上世纪70年代以来,口腔癌症的发病率已经下降了92%。每年只在英国,颈癌不会影响11000多名患者。

放射治疗等化疗的进展提高了生存率,但由于人体具有大量精细结构,临床医生必须非常小心地规划化疗,以确保没有最重要的神经和器官受损。在开展放射治疗之前,临床医生必须制作详细的身体部位地图。这个过程被称为细分,利用解剖学的原理绘制人体的不同部位,将信息传递给放射治疗机械,在确保健康的组织完全无损的情况下,可以瞄准癌细胞。

利用

在Deepmind与英国伦敦大学医学院研究人员合作积极开展的项目中,机械学习参与化疗方案设计过程,帮助医务人员细分癌变组织和健康组织。在机器学习的协助下,细分过程由4小时左右延长到1小时左右。

在提高放射治疗效率的同时,和平临床医生的时间,使患者的护理、教育和研究更加有时间。头颈癌患者CT瞄准食品安全:提高食品质量控制对许多行业来说,质量控制是一个挑战,但在食品生产领域,这是仅次于的挑战之一。检测和依据成分优劣开展分类是食品公司的首要职责。但是,所有的手工检查都需要时间和劳力,管理和人工费都很高。

日本食品公司Kewpie公司在TensorFlow开发工具,该工具可以从婴儿食品中使用的块土豆中检测出有缺陷的部分,公司主管Takeshiogino说:人工智能以几乎极端的精度选择有缺陷的食材,对我们的员工来说真的很振奋。土豆切片展开检测分类天文:用机器学习找不到行星谷歌AI团队的机器学习研究者与德克萨斯大学奥斯汀分校的天体物理学家合作,将机器学习技术应用于宇宙探索,让机器知道远恒星马克斯沃夫的行星。研究人员利用多达1.5万个标记的开普勒宇宙望远镜信号数据集,训练基于TensorFlow建立的机械学习模型,区分行星和其他天体。

识别行星信号和非行星信号的精度约为96%,发现了2颗新行星:Kepler-80g和Kepler-90i。目前,研究人员只是用这个模型找到了20万颗恒星中的670颗。研究人员用这个模型在670颗恒星数据中寻找新的行星,找到了至今为止研究遗漏的行星天文2颗:TensorFlow识别陨石坑宾夕法尼亚州立大学的博士研究生AriSilburt和他的团队为了找到太阳系的起源秘密,必须把太阳系的陨石坑做成地图过去,这个过程必须用人的双手完成,消耗时间,不受主观影响。之后,他们利用TensorFlow进行了现存的月球照片训练机械学习模型,使整个过程几乎自动化,已经发现了6千个新的陨石坑。

左侧这个月的照片,很难区分陨石坑产于哪里的右侧这个照片,通过TensorFlow,我们可以清楚地看到陨石坑产于上述案例,人工智能是如何通过可能还没有被发现的方式影响我们的生活的,世界各地的人们是如何利用人工智能构筑自己的科学技术的,TensorFlow在世界范围内推动科学技术的发展,希望能看到更好的应用,希望科学技术能给我们带来更多的幸福和惊人,AI现在关注微信号公众号码,恢复关键词【2018】,随机抽取价值3999元的参加门票3的原创文章,允许禁止发表。下一篇文章发表了注意事项。

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