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  • 谷歌称疫情导致YouTube视频审核问题:被误删数量增加

    北京时间3月17日早间消息,据国外媒体报道,Alphabet旗下谷歌公司本周一警告称,视频平台YouTube可能会出现因违反内容政策为由而被误删的视频数量的大量增长,原因是在新冠病毒疫情流行期间,该公司将更多地依赖自动化软件来审核视频,而不是依靠人类员工。 谷歌在一篇官方博文中表示,为了减少人们前往办公室工作的需要,YouTube和谷歌的其他业务部门将暂时更多地依靠人工智能和自动化工具来识别问题视频。然而该公司表示,这样的软件在准确率方面无法与人类员工同日而语,因此可能会导致错误的出现。 谷歌还在这篇博文中写到:“而且用户对这些错误进行申诉的时候,申诉的处理周期也会变得更长。” 与世界上许多其他企业一样,收到新冠病毒疫情扩散的影响,谷歌已经要求员工和合同工尽可能地在家中办公。为了对抗疫情的蔓延,在全世界范围内,包括体育、文化和宗教等大规模集会都被取消。 谷歌表示,该公司其他产品也将采取自动化审核,该公司将只提供有限的人工电话支持服务。新的内容上传和审核规则适用于谷歌广告网络上的广告、上传到Google Play商店中的应用,以及谷歌地图上的商户评论等。 谷歌表示:“对于非关键服务来说,一些用户、广告主、开发商和发布商在获取支持响应方面,有可能会经历一些延误,这些服务当前将会通过聊天窗口、电子邮件以及自助渠道提供服务。” 谷歌的内容审核业务覆盖了包括美国、印度、新加坡和爱尔兰多个国家。(行云)

    时间:2020-04-28 关键词: 谷歌 youtube 疫情

  • 谷歌暂停 Chrome 浏览器、Chrome OS系统更新

    谷歌暂停 Chrome 浏览器、Chrome OS系统更新

    3月19日消息 Google Chrome团队已在一条推文中宣布,由于新型冠状病毒导致工作中断,他们将停止发布Chrome和Chrome OS操作系统的更新。Chrome开发团队表示,“由于工作日程的调整,我们暂停了即将推出的Chrome和Chrome操作系统版本。我们的目标是确保依赖于它们的任何人继续保持稳定、安全和可靠。我们将优先考虑与安全相关的更新,这些更新将包含在Chrome 80中。敬请期待。”问题似乎与Google的能力无关,但Google希望保持Chrome的基础稳定,以减轻第三方开发人员和公司工程师的负担,这些第三方开发人员和公司工程师通常必须处理兼容性问题和版本不断增加带来的错误Bug。Google将继续发布错误Bug修复,并将其直接添加到Chrome 80浏览器中。尽管Chromium从理论上说是独立于Google的,但渲染引擎更新暂时也可能会陷入停顿。据所知,微软将继续致力于为Chromium 版 Edge添加功能,并且微软团队能够专注于功能而不是只靠Chromium版本集成特性。

    时间:2020-04-28 关键词: 谷歌 chrome os chrome浏览器

  • 谷歌相机APP更新后Pixel 2不能用:不少用户给一星差评

    谷歌相机APP更新后Pixel 2不能用:不少用户给一星差评

    虽然Pixel手机摄像头数量没有竞品多,但是凭借优秀的后期调教以及谷歌自成一家的算法,Pixel手机的成像一直都是第一梯队。 以Pixel 4为例,这款手机后置相机的主摄为索尼IMX363,长焦为1600万像素,DxOMark综合成绩为112分,这是目前DxOMark排行榜上的最强双摄手机。 不幸的是,近期不少用户反映谷歌相机APP更新导致Pixel 2相机出现崩溃。 3月16日消息,据Android Authority报道,谷歌Pixel 2用户更新相机APP之后打开会黑屏崩溃,大量用户在Google Play商店给谷歌相机APP一星差评。 某用户表示,谷歌相机过去能正常使用,最近一次更新之后打开会崩溃,没更新的用户勿更新。 Google Play商店一星差评部分截图 Android Authority指出,从Google Play商店用户评价和谷歌Pixel论坛用户反馈来看,这个问题困扰了用户几个月时间了。 目前外媒正在试图联系谷歌以查找原因,但是目前谷歌尚未给出明确答复。

    时间:2020-04-28 关键词: 谷歌 pixel 4 2

  • 谷歌拟使用机器学习技术改善Duo通话服务的音质

    谷歌拟使用机器学习技术改善Duo通话服务的音质

    外媒报道称,为保障 Duo 通话服务在不稳定连接状态下的音频质量,谷歌推出了一项名叫 WaveNetEQ 的音质改善方案。据悉,其基于谷歌 DeepMind 部门的相关技术,旨在利用人工加入的噪音来抑制音频的抖动。这种噪音听起来就像人类在说话,但其实是通过机器学习技术产生的。 如果你曾经拨打过网络电话,那肯定多多少少地经历过因连接不稳定而导致的音频抖动。 当通话期间的部分音频数据包在通信过程中丢失、延迟过高、或顺序错误时,就有可能发生这样的情况。 谷歌表示,99% 的 Duo 通话都会出现数据包丢失,其中 20% 的丢失率超过 3%、另有 10% 的丢失率超过 8% 。 每款通信应用都有采取某种方式来处理丢包问题,但谷歌表示,传统的丢包掩饰(PLC)过程,或导致高达 60ms 的空缺。 相比之下,基于 DeepMind 神经网络技术的 WaveNetEQ 解决方案,已经在 48 种不同语言的 100 多个扬声器数据上展开了训练。 为增加说服力,谷歌还放出了一些 WaveNetEQ 与常见的 PLC 技术的比较音频。当然,新技术能够转换多少音频,还是有一定的局限的。 谷歌表示,WaveNetEQ 旨在替换较短的音频间隔,而不是真人通话期间漏掉的整个单次。因此在 120ms 之后,这套系统会淡出并产生静音。 通过评估,谷歌确保了 WaveNetEQ 不会引入任何新运算的重音,此外所有处理都能够在用户的设备端进行,毕竟 Google Duo 默认就开启了端到端加密。 一旦网络连接变得顺畅,真人的音频会立即恢复,WaveNetEQ 将无缝地淡出介入。目前该技术已在 Pixel 4 智能机上进行测试,后续该公司还将向更多设备推广。        

    时间:2020-04-28 关键词: 谷歌 机器学习

  • 是个狼灭!苹果FB否认后谷歌大方承认要与美政府共享位置数据

    是个狼灭!苹果FB否认后谷歌大方承认要与美政府共享位置数据

    据外媒报道,谷歌正尝试与美国政府共享用户手机位置数据,以便帮助减缓新型冠状病毒传播,例如确定保持安全社交距离的方法是否有效。谷歌发言人在声明中说:“这项工作将遵循我们严格制定的隐私协议,不会涉及分享任何个人的位置、运动或联系人的数据。”这与Facebook的说法截然相反,后者声称没有与政府共享个人位置数据的协议。Facebook发言人说:“在美国,我们向CDC简要介绍了我们与研究人员共同使用聚合匿名数据进行研究的情况,他们支持我们做更多的工作,但我们尚未收到美国政府要求提供用户个人位置数据的请求。”苹果在一份声明中表示,它不跟踪用户的位置。同时承认,该公司参加了白宫新型冠状病毒工作组会议,但重点是在远程医疗和远程学习方面提供支持。此前,有媒体报道称,美国政府与亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、IBM公司以及其他科技公司进行了相关讨论,即在新型冠状病毒在美国传播之际,是否可以使用智能手机位置数据作为研究工具。美国参议员埃德·马基(Ed Markey)警告,政府与大型科技公司合作追踪新型冠状病毒的努力需保持谨慎。他说:“我们需要保证,收集和处理这些类型的信息,即使是聚合和匿名的,也不会对个人构成安全和隐私风险。”他要求政府详细说明数据将如何被收集、保持匿名和存储,谁将有权访问这些数据,以及哪些公司参与了这项努力。

    时间:2020-04-27 关键词: 苹果 谷歌 facebook

  • 由于担心新冠病毒影响 谷歌又宣布推迟一年一度的Cloud Next大会

    据外媒报道,谷歌周二表示,由于担心新冠病毒疫情的影响,它将推迟一年一度的Cloud Next大会,尽管该公司本月早些时候宣布将该大会转向全数字化形式。 这家搜索巨头表示,它仍致力于举办这一活动,但表示将在“时机合适的时候”举行。该大会原定于4月6日至8日举行,主要由卫星和现场直播活动组成。 谷歌云服务首席营销官艾莉森-瓦格菲尔德(Alison Wagonfeld)在一篇博客文章中表示:“考虑到我们客户、合作伙伴、员工和当地社区的健康和安全,以及联邦和地方政府最近就新冠病毒疫情作出的决定,谷歌云服务决定推迟Google Cloud Next '20: Digital Connect大会。” 目前,美国政府、企业和社区领导人已经加大了阻止病毒传播的力度。美国学校停课,体育赛事被取消,大多数公共集会被禁止。 在谷歌总部所在的旧金山湾区,当地政府周一宣布了一项就地避难政策,该政策至少将持续到4月7日。 谷歌还取消了其年度开发者大会I/O的面对面活动,这是该公司今年最大的活动。 此前,由于新冠病毒疫情继续蔓延,谷歌母公司Alphabet建议北美、欧洲、非洲和中东的所有员工在家工作。该公司已经要求北美员工在家工作到4月10日。周三,谷歌发言人证实,从3月12日开始,其他地区的员工将远程工作,直到另行通知。 上周,谷歌负责全球安全的副总裁克里斯-拉科夫(Chris Rackow)称:“出于高度谨慎,为了保护Alphabet和更广泛的社区,如果你的工作岗位允许,我们现在建议你在家工作。” 根据Alphabet 2019年年报,Alphabet在全球拥有近12万名全职员工,但它没有细分每个地区的员工数量。 虽然许多公司已经要求某些城市的员工在家工作,或者测试了大规模在家工作的措施,但谷歌是首批要求数个大陆的员工这样做的公司之一。 除了谷歌,亚马逊、微软和Facebook都开始鼓励西雅图的员工在家工作。

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 cloudnext

  • Google如何让机器狗实现像真正的狗一样运动

    Google如何让机器狗实现像真正的狗一样运动

    (文章来源:中国机器人网) 再现动物的多样化和敏捷性运动技能一直是机器人技术中的长期挑战。 在过去尽管手动设计的控制器已经能够模拟许多复杂的行为,但是构建这样的控制器涉及耗时且困难的开发过程,常常需要掌握每种技能的细微差别的大量专业知识。强化学习为自动化控制器开发中涉及的人工工作提供了一种颇具吸引力的选择,但是,设计能够从第三方行为中引发所需行为的学习目标,也可能需要大量专门技能。 但谷歌最近的一个视频中展现了一种新的可能。前段时间谷歌AI实验室的一组研究人员正在努力开发四足的像狗一样的机器人,该机器人的成果已经得到了证明,该机器人通过研究真正的狗如何运动来学习狗的行为。该团队已在Google AI博客上发布了他们正在做的工作的大纲。 谷歌AI博客本周发表的文章写道,其研究人员开发出一种人工智能系统,可以从动物的动作中学习,从而赋予机器人更大的灵活性。研究人员认为他们的方法可以促进机器人的发展,这些机器人可以完成现实世界中的任务,比如在多层仓库和配送中心之间运输物品。 通过模仿生物的动作来训练机器人来执行任务并不是什么新鲜事,例如,建造汽车的机器人手臂被教导如何模仿人类手臂的预期动作来点焊或拧紧螺栓。但是通过向机器人展示真实的狗的视频来教机器人绝对是全新的想法,而这就是Google前段时间所做的研究。 在这项工作中,他们提供了一个模仿学习系统,使有腿机器人可以通过模仿真实世界的动物来学习敏捷的运动技能。证明了通过利用参考运动数据,一种基于学习的方法能够自动综合控制器,以解决腿式机器人的各种指令库行为。通过将有效的领域自适应样本技术整合到训练过程中,谷歌的这套系统能够学习模拟中的自适应策略,然后可以快速将其用于实际部署。为了证明其系统的有效性,他们训练了一个18自由度的四足机器人来执行各种敏捷行为,包括从不同的运动步态到动态的跳跃和转弯。 在他们的研究放出的视频中,该机器人是一只名为Laikago的四足动物,名字来源是紧随Laika之后的(它是太空中的第一只狗),谷歌的研究人员通过向机器人展示真实狗的运动捕捉画面,训练它像真正的狗一样走路,奔跑,行动、甚至是像真的狗一样追逐它自己的尾巴。该团队的框架采用动物(本案例中是一条狗)的动作捕捉片段,并使用强化学习(reinforcement learning)来训练控制策略。为系统提供不同的参考动作,使得研究人员能够“教”一个四足的Unitree Laikago机器人完成一系列动作,比如从快走(以每小时2.6英里的速度)到跳跃或转弯。 为了验证他们的方法,研究人员首先收集了一组真实狗狗的各种技能数据。(训练主要是在物理模拟中进行的,因此可以密切跟踪参考运动的姿态)。然后,通过在奖励函数中使用不同的动作(该函数描述了行为者应该如何表现),研究人员使用了大约2亿个样本来训练一个模拟机器人模仿动作技能。 但是模拟器通常只能提供对真实世界的粗略近似。为了解决这个问题,研究人员采用了一种适应性技术,通过改变机器人的质量和摩擦等物理量来随机化模拟中的动力学。这些值是用编码器映射到一个数字表示(即编码)作为输入传递给机器人控制策略。当将该策略部署到一个真实的机器人上时,研究人员删除了编码器,并搜索出一组允许机器人成功执行技能的变量。 但视频实际上首先是由AI系统进行处理的,该系统会将视频中的动作转换为Laikago的动画版本。为了找出可能的解释错误,该团队向AI系统显示了一只真实狗在行动的多个定格视频(因为数字狗是由金属,电线和马达而不是骨头,肌肉和肌腱制成的)。AI系统根据现实世界中可能遇到的场景,建立可能动作的工具集。一旦模拟建立了知识库,就将其“大脑”上载到Laikago,然后Laikago将模拟中学到的知识作为自己行为的起点。 行动中的Laikago视频显示,该技术确实行之有效。但该团队表示,他们能够在大约50次试验中,利用不到8分钟的真实数据,使一项策略适应现实世界。此外,他们还演示了现实世界中的机器人学会了模仿狗的各种动作,包括踱步和小跑,以及动画中的关键帧动作,如动态跳跃转弯。 论文作者写道:“我们证明,通过利用参考运动数据,一种单一的基于学习的方法能够为腿式机器人的各种行为自动合成控制器。”“通过将高效样本的领域适应技术整合到训练过程中,我们的系统能够在模拟中学习适应策略,然后能够快速适应现实世界的部署。” 机器狗能够像真正的狗一样走路和行走,甚至模拟了追逐它的尾巴,但是,与其他先进的机器人动物(例如,来自Boston Dynamics的那些动物)相比,它也有一些不足之处,因为这些动物只是通过随机编程来获得技能,灵活性远远不够,控制策略也并不完美——由于算法和硬件的限制,它不能学习高度动态的行为,如大的跳跃和行为,也不像最好的手动设计的控制器那样稳定。例如,机器狗跌跌撞撞或绊倒后重新站起来仍然很麻烦。 但是Google的研究人员并不畏惧,他们相信更多的研究将使他们的机器人带来越来越逼真的行为。研究人员将继续改进控制器的鲁棒性,并开发能够从其他运动数据来源(如视频剪辑)学习的框架。.      

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 机器狗

  • 谷歌用AI设计AI芯片,不到24小时设计出Tensor处理单元

    谷歌用AI设计AI芯片,不到24小时设计出Tensor处理单元

    雷锋网按:芯片按月甚至年计算的设计周期与AI算法按周甚至按天迭代的周期之前的矛盾越来越明显,为了能够保证设计出的芯片能够更好地满足快速迭代的算法,Google团队将AI强化学习方法应用于芯片设计中复杂的“布局”工作当中,获得了显著的效果提升。而两大EDA巨头Synopsys和Cadence也推出了具有AI功能的工具。看来,AI应用于AI芯片的趋势已经显现。图片来源 :iStockphoto如今许多人在大量的资金支持下通过大量的工作来开发新的AI芯片,这些芯片的目的是更快和更高效地执行AI算法。但问题在于,芯片的设计通常需要花费一两年甚至三五年时间,并且机器学习(ML)算法的发展速度非常快,这么长的芯片设计周期难以满足算法更新的需求。理想情况下,你设计出的芯片是能够很好地满足当今AI算法的需求,而不是两到五年前的AI算法。而Google的解决方案是——让AI设计AI芯片。Arxiv网站上的一篇论文的作者写道:“我们相信,AI将能够缩短芯片的设计周期,在硬件与AI算法之间建立共生关系,并进一步推动彼此的进步。”。“我们已经看到,有些算法或神经网络架构在现有的AI加速器上效果不佳,因为加速器设计类似于两年前,而那时这些神经网络架构和算法并不存在。” Google的高级研究科学家Azalia Mirhoseini表示,“如果缩短设计周期,我们可以缩小差距。”Mirhoseini和高级软件工程师Anna Goldie提出了一个神经网络,可以学习并设计一些需要耗费大量时间的部分,这个工作被称作“布局”。在对芯片设计进行了足够长时间的学习之后,它可以在不到24小时的时间内为Google Tensor处理单元完成设计,在功耗、性能、面积(PPA)都超过了人类专家数周的设计成果。布局之所以如此复杂且耗时,是因为它涉及到布局逻辑和内存块,或这些块的群集(也称为宏),要达到芯片功耗和性能最大化,而芯片面积最小。这当中面临的挑战是,必须在遵守互连密度规则的同时进行所有这些工作。Goldie和Mirhoseini的目标之所以在芯片的布局,是因为即使使用当今的先进的设计工具,也需要人类专家花费数周的时间迭代才能得出可接受的设计。Goldie和Mirhoseini将芯片布局建模为强化学习问题。与典型的深度学习不同,强化学习系统不会使用大量标记的数据进行训练。相反,他们会边做边学,并在成功时根据有效信号调整网络中的参数。在这种情况下,有效是降低功率、改善性能和减少面积组合的替代指标。结果就是,布局机器人执行的设计越多,其效果就会越好。该团队希望像他们一样的AI系统能引领,在相同时间内设计更多的芯片,并且运行速度更快、功耗更低、制造成本更低、芯片的面积更小的设计。除了谷歌,雷锋网(公众号:雷锋网)此前也报道两大EDA巨头也开始在其芯片设计工具中加入AI。Synopsys推出的是用于芯片设计的自主AI应用程序——DSO.ai(Design Space Optimization AI)。DSO.ai通过获取由芯片设计工具生成的大数据流,并用其来探索搜索空间、观察设计随时间的演变情况,同时调整设计选择、技术参数和工作流程,以指导探索过程向多维优化的目标发展。Cadence也推出了新版Cadence数字全流程,这一新版的流程采用了支持机器学习(ML)功能的统一布局布线和物理优化引擎等多项业界首创技术,吞吐量最高提升3倍,PPA最高提升20%。总的来说,两大EDA公司加入AI的芯片设计工具可以缩短芯片的设计时间高达10倍,芯片PPA提升20%。

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 AI

  • 以色列知名安全公司:发现Google商店儿童应用隐藏恶意软件

    以色列知名安全公司:发现Google商店儿童应用隐藏恶意软件

    据外媒报道,以色列网络安全公司Check Point的研究人员最近发现,谷歌的Google Play商店中的大量实用程序和儿童应用程序都包含隐藏的自动点击型恶意软件,其下载量超过100万次。Check Point向谷歌披露了调查结果后,谷歌删除了这些应用程序。 Check Point在56个应用程序中发现了新的恶意软件,其中24个是儿童应用程序,剩下的是计算器和翻译等实用工具。其中,一款名为Tekya的恶意软件可以模仿用户行为,自动点击广告或横幅广告以实施广告诈骗。 根据Check Point的分析,这款恶意软件并没有被Google Play商店和谷歌的反恶意软件扫描程序Play Protect检测到。 Check Point的经理人Aviran Hazum表示,“Tekya之所以能长时间不被发现,是因为它隐藏在Android的本地代码中,而这些代码被设计成只能在Android处理器上运行。因此,该恶意软件避开了谷歌Play Protect的检测。但不可否认的是,恶意软件渗透进谷歌应用程序的数量和用户下载量是惊人的。” 随后,谷歌从Google Play商店下架了近600款包含“破坏性广告”的应用程序,并禁止其开发者进入Google Play商店及其广告网络。 近日,谷歌宣布了针对 Android 高级防护功能的一项政策变更,适用于那些希望在其设备上获得更高安全性的用户。 Aviran Hazum还表示,用户不能仅靠谷歌的自有安全措施来确保他们的设备是否安全。

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 以色列 广告 恶意软件

  • 几秒钟预测整个美国的降水量!Google发布神经网络天气模型

    几秒钟预测整个美国的降水量!Google发布神经网络天气模型

    准确预测未来几分钟到几周的天气是一项基本的科学挑战,它可以对社会的许多方面产生广泛影响。很多气象机构目前采用的预报是基于大气的物理模型。尽管在过去几十年有很大的改进,但这些模型本身受到计算要求的限制。并且,它们对物理定律的近似值非常敏感。另一种能够克服这些限制的天气预报方法是使用深神经网络(DNNs)。DNNs 在强大的专用硬件(如 GPU 和 TPU)上使用并行计算,发现数据中的模式,并学习从输入到所需输出的复杂转换。近日,在先前对降水量预报的研究基础上,Google 提出了 MetNet,这是一种用于降水预报的神经天气模型。这种 DNN 能够在未来 8 小时内以 1km 的分辨率预报降水量,时间间隔为 2 分钟。MetNet 的预测时间比 NOAA 目前使用的最先进的基于物理的模型提前了 7-8 小时。它可以在几秒钟内对整个美国的降水量进行预测,而 NOAA 需要花费一小时。网络的输入来自雷达站和卫星网络,无需人工标注。模型输出是一个概率分布,Google 用它来推断每个地理区域的降水率和相关的不确定性。下图提供了该网络对美国大陆的预测示例。MetNet 模型预测结果与 NOAA 多雷达/多传感器系统(MRMS)测量的地面真实值进行了比较。MetNet 模型(上图顶部)显示了从 2 分钟到 480 分钟前预测的每小时 1 毫米降水的概率,而 MRMS 数据(上图底部)显示了在同一时间段内接收到至少每小时 1 毫米降水的区域。神经天气模型MetNet 不依赖于大气动力学领域的物理定律,它是通过反向传播学习,直接从观测数据中预测天气。该网络使用由多雷达/多传感器系统(MRMS)组成的地面雷达站,以及提供大气中云层自顶向下的视图的卫星系统测量得出的降水量估计值。这两个数据源均覆盖美国大陆,并提供可由网络有效处理的图像类输入。该模型每 64km*64km 执行一次,覆盖整个美国,其分辨率为 1 km。然而,与这些输出区域相比,输入数据的实际物理覆盖范围要大得多,因为它必须考虑到在进行预测的时间段内云和降水场的可能运动。例如,假设云以每小时 60km 的速度移动,为了作出可靠的预测,捕捉到 8 小时前的大气时间动态,模型需要 60*8=480km 的全方位空间背景。因此,要达到这个程度,需要 1024km*1024km 区域中的信息来对中心 64km*64km 补丁进行预测。包含卫星和雷达图像(1024 *1024 平方公里)的输入补丁和输出预测雷达图像(64*64 平方公里)由于以全分辨率处理 1024km*1024km 的区域需要大量内存,因此研究人员使用空间下采样器,通过减少输入面片的空间维度来减少内存消耗。同时,在输入中查找并保留相关的天气模式。然后沿降采样输入数据的时间维度应用时间编码器,对 90 分钟输入数据的 7 个快照进行编码,编码片段长度为 15 分钟。时间编码器采用卷积 LSTM 实现,该卷积 LSTM 特别适合于图像序列。然后,时间编码器的输出被传递到空间聚集器,空间聚集器使用轴向自关注,有效地捕获数据中的长距离空间依赖性,并基于输入目标时间使用可变数量的上下文,以在 64km*64km 的输出上进行预测。这种结构的输出是一个离散的概率分布,估计美国大陆每平方公里的给定降水率的概率。神经气象模型 MetNet 的结构结果研究人员根据一个降水率预测基准对 MetNet 进行评估,并将结果与两个基线进行比较:NOAA 高分辨率快速刷新 HRRR 系统,这是目前在美国运行的物理天气预测模型;一个估计降水场运动(即光流)的基线模型,它是一种在预测时间少于 2 小时时,表现也很好的方法。Google 的神经天气模型的一个显著优点是,它是为密集并行计算而优化的,并且非常适合在专用硬件(如 TPU)上运行。无论是针对纽约市这样的特定地点还是针对整个美国,预测可以在几秒钟内并行进行。而像 HRRR 这样的物理模型在超级计算机上的运行时间约为一小时。在下面的图表中,研究人员量化了 MetNet、HRRR 和光流基线模型之间的性能差异。这里展示了这三个模型所取得的性能,在降水率阈值为 1.0mm/h(相当于小雨)时使用 F1 分数进行评估。MetNet 神经天气模型能够在 8 小时内超过 NOAA-HRRR 系统,并且始终优于基于流量的模型。1.0 mm/h 降水率(越高越好)下的 F1 得分评估性能。神经天气模型(MetNet)比目前在美国运行的基于物理的模型(HRRR)的时间尺度要提前 8 小时。由于大气的随机性,未来天气状况的不确定性随着预测时间的延长而增加。MetNet 是一个概率模型,随着预测时间的延长,预测的不确定性在可视化中表现为预测的日益平滑。相反,HRRR 并不直接进行概率预测,而是会对未来的降水情况进行单一的预测。下图比较了 MetNet 模型和 HRRR 模型的输出。从 NOAA MRMS 系统获得的 MetNet(上)和 HRRR(下)到地面真值(中)的输出之间的比较。注意,虽然 HRRR 模型预测的结构似乎更接近于基本事实,但预测的结构可能严重错误。与 MetNet 模型相比,HRRR 物理模型的预测更清晰、更结构化。但其结构,特别是预测结构的准确时间和位置的精度较低。这是由于初始情况和模型参数的不确定性造成的。HRRR(左)从许多可能的结果中预测单个潜在的未来结果(红色),而 MetNet(右)通过分配未来结果的概率直接解释不确定性。未来方向Google 正在积极研究如何改进全球天气预报模型,尤其是在气候快速变化很大的地区的准确性。虽然上文展示了美国大陆目前的 MetNet 模型,但它可以扩展到任何有足够雷达和光学卫星数据的地区。本文提出的工作是这一努力的一个小小的垫脚石,Google 希望通过今后与气象界的合作,能够带来更大的改进。

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 天气预报

  • 谷歌已获得FCC批准可以使用美国和中国之间的部分海底光缆

    据国外媒体报道,当地时间周三,美国联邦通信委员会(FCC)批准了Alphabet公司旗下谷歌关于使用美国和中国之间部分海底光缆请求。 谷歌将运营美国和中国台湾光缆,而中国台湾到中国香港部分未获批准。 谷歌在一份声明中表示,感谢FCC批准了它的请求,谷歌“致力于全球网络部署,运营团队正在不断地提高满足我们用户需求的能力,这其中包括我们对海底光缆系统的运营。” 截止目前,全球大约有300条海底光缆,它们承载着世界99%的数据流量,构成了互联网的骨干。 除谷歌外,Facebook旗下一个子公司也已经向FCC提出请求,要求使用连接中国台湾和菲律宾的海底光缆来处理流量。

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 海底光缆

  • Google的Cloud AI Platform Pipelines Beta简化了AI工作流程

    (文章来源:教育新闻网) Google Cloud Platform(GCP)宣布了一项新的Beta版本产品,以简化复杂的机器学习(ML)工作流程的部署,这些工作流程通常包含许多相互依赖的移动部件。 Google表示,Cloud AI Platform Pipelines可帮助组织采用MLOps的实践,该术语指的是应用DevOps实践来帮助用户自动化,管理和审核ML工作流,通常涉及数据准备和分析,培训,评估,部署等。 。 新的预发行产品-在Google Kubernetes Engine(GKE)集群上运行-包含两个主要组件,一个由用于部署和运行与GCP服务集成的结构化ML工作流的基础结构组成,另一个则提供了用于构建的管道工具,调试和共享管道和组件。 谷歌表示:“ Cloud AI Platform Pipelines提供了一种部署健壮,可重复的机器学习管道以及监视,审核,版本跟踪和可重复性的方法,并为您的ML工作流提供了企业就绪,易于安装,安全的执行环境。” ,其中指出该产品为组织提供了: 通过Google Cloud Console一键式安装,用于运行ML工作负载的企业功能,包括管道版本控制,工件和执行的自动元数据跟踪,Cloud Logging,可视化工具等。与BigQuery,Dataflow,AI平台培训和服务,Cloud Functions等Google Cloud托管服务的无缝集成。 用于ML工作流程的许多预建管道组件(管道步骤),可轻松构建自己的自定义组件。 展望未来,计划中的新功能包括:多用户隔离,以便每个访问管道集群的人都可以控制谁可以访问其管道和其他资源,工作负载身份,以支持对GCP服务的透明访问,易于进行基于UI的后端数据集群外存储设置(包括元数据,服务器数据,作业历史记录和指标),以进行大规模部署,从而使其在集群关闭后仍可保留。

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 机器学习

  • 谷歌正在使用Wing无人机进行送货服务

    谷歌正在使用Wing无人机进行送货服务

    近日据外媒CNET报道,谷歌母公司Alphabet周三宣布,在新冠病毒大爆发期间,其正在使用其Wing无人机运送食物和药品。 谷歌母公司使用其Wing无人机在疫情行期间运送药品 Alphabet子公司Wing表示,它看到使用该服务的客户数量 "急剧 "增加,在过去两周内完成了超过1000次送货服务,而目前全美范围内的人们正面临着封锁。 Project Wing是谷歌在2014年首次推出的无人机送货服务,去年年底获得美国联邦航空管理局的认证。 Wing表示,它正在看到美国的顾客从沃尔格林订购健康和保健品,包括药品、牙膏和卫生纸,以及面食、罐头、水果杯和婴儿食品等日用品。 Wing公司发言人表示:"我们正在努力支持那些无法开门的当地企业,让他们把产品直接送到顾客家里。" 他指着弗吉尼亚州克里斯蒂安斯堡当地的一家面包店说,该店现在通过Wing在一个周末销售的糕点比平时在店内销售的多50%。

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 无人机

  • 谷歌宣布恢复Chrome更新:取消82直奔Chrome 83

    3月26日,谷歌宣布,将恢复Chrome浏览器与Chrome OS操作系统的更新推送工作。 此前受疫情影响,谷歌办公室人员数量大大减少,不少员工在家工作,影响开发进度,于是谷歌在3月19日宣布Chrome浏览器、Chrome OS暂停更新,仅保持必要的安全更新。 不过看起来谷歌工程师已经适应了远程办公,重新投入工作,谷歌宣布3月30日将推送当前版本Chrome 80的安全更新,原计划3月17日推送的Chrome 81将推迟到4月7日当周发布。 原计划4月28日发布的Chrome 82将被取消,相关新功能将合并在5月19日当周发布的Chrome 83版本中。 此外谷歌计划于7月14日当周发布Chrome 84。 此前微软Edge浏览器也曾跟随谷歌脚步,宣布暂停更新Edge 81,看起来也有望同步恢复更新。

    时间:2020-04-27 关键词: 谷歌 chrome chrome更新 chrome83

  • 谷歌也要生产口罩?计划生产200万个捐给美疾控中心

    谷歌也要生产口罩?计划生产200万个捐给美疾控中心

    3月28日消息,据外媒报道,谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)于美国当地时间周五表示,谷歌将与合作伙伴Magid GLove&Safety合作,在未来几周内生产和捐赠200万到300万个口罩。 生产完毕后,谷歌将把它们捐赠给美国疾控中心基金会。 这些口罩是谷歌应对新型冠状病毒疫情大计划的一部分,该计划旨在捐赠资金和提供服务来帮助抗击疫情。 谷歌向世界卫生组织等非政府组织和“全球100多个政府机构”提供价值超过2.5亿美元的“广告补贴”,帮助他们传播有关新型冠状病毒疫情的关键信息。 上个月,谷歌已经宣布提供2500万美元此类捐赠。 谷歌还创建了“2亿美元的投资基金”,打算向小企业提供贷款支持。例如,谷歌将通过Opportunity Fund Network和其他社区发展金融机构向小企业提供低息贷款。 这还不包括Google.org已经向非营利性组织提供的1500万美元现金赠款,以帮助中小企业应对挑战。 谷歌还向中小型企业赠送谷歌广告信用额度,称这笔金额将达到3.4亿美元。谷歌称,这些信用额度将出现在小企业的谷歌广告账户中,并可以在2020年底之前任何时候使用。 当企业面临压力时,广告预算往往是被首先削减的目标。谷歌希望此举能帮助他们减轻于客户保持联系需要花费的成本。 谷歌及其母公司Alphabet各部门的员工将向个人防护设备制造商提供“工程、供应链和医疗方面的专业知识”,帮助他们制造和分销呼吸机,并与设备制造商、分销商和政府机构合作。 最后,谷歌还有其他规模较小的计划,比如为员工捐款提供1万美元的匹配额度,以及为学术机构提供谷歌云计算服务积分等。 谷歌希望通过提供其计算能力和基础设施,帮助研究潜在的新疗法和疫苗,跟踪关键数据,并确定抗击新型冠状病毒的新方法。

    时间:2020-04-27 关键词: 美国 谷歌 口罩

  • 谷歌新冠网站已检测1200人 扩大加州服务区拟推至全美

    随着新冠病毒在美国四处传播,谷歌下属的一家生命科学技术公司Verily推出了免费检测新冠病毒的网站。周一,谷歌公司正式宣布,已将其新冠病毒筛查和检测站点扩展至加利福尼亚州的两个新站点。 据国外媒体报道,加州里弗赛德县和萨克拉门托县埃尔西诺湖市的人们现在可以使用谷歌网站来进行症状的初步筛选,并有可能被定向到现实中的检测地点。 这个项目于3月15日在圣马特奥和圣克拉拉县启动,有助于普通民众通过网站进行初步筛查,并寻找到最理想的检测服务网点,避免了人潮拥挤到提供检测服务的医疗机构等。 谷歌这个筛选网站是子公司Verily和加州州长办公室和其他地方政府、州和联邦官员之间的合作项目。 “在运营的第一周,我们将新冠病毒检测规模扩大到发布时的20倍,在圣马特奥和圣克拉拉县的站点一共检测了1200多人,”该公司在一篇博客文章中表示。“现在,我们在新冠病毒筛查工具中增加了针对合格个人的自助计划功能,进一步提高了所有检测点的效率。” 该网站允许用户进行在线新冠病毒“筛查者调查”,包括新增加的两个县,该调查将患者引向四个县的病毒检测点。当然,谷歌这一服务有若干条件:用户必须年满18岁,是美国居民,能够说和读英语,位于服务的若干县内,并且愿意签署新冠病毒公共卫生“授权表” 之前,美国总统唐纳德·特朗统在新闻发布会上宣布了谷歌公司的这一项目,特朗普大加称赞,并透露谷歌投入了1700名员工开发网站。 在特朗普宣布项目两天后,该公司正式启动了试验版网站。然而,据报道,特朗普的消息在谷歌准备公开这一项目之前突然宣布的,这导致网站的一些信息混乱。特朗普介绍这将是一个服务美国民众、提供新冠病毒测试的大项目,但是后来网站上线时,外界发现其实是一个服务加州小范围地区的网站。 谷歌旗下Verily公司之前对媒体表示,它计划网站在全国范围内推广,但没有具体的时间表。 需要指出的是,谷歌这一网站是网上和网下结合的项目,需要把网上筛查的民众分流到各地的实体病毒检测机构,这一网站如果在全美推开,则需要和各州的实体病毒检测机构进行合作。 据美国媒体报道,目前美国的新冠病毒检测能力依然十分紧张,检测机构遭遇了试剂盒和提取原材料的短缺。一些地方做出了限制,对于没有感染症状的民众停止检测服务。(腾讯科技审校/承曦)

    时间:2020-04-24 关键词: 谷歌 检测 加州

  • 谷歌发布安卓GPU工具:支持为手机GPU优化性能 可OTA更新驱动

    谷歌发布安卓GPU工具:支持为手机GPU优化性能 可OTA更新驱动

    去年高通发布骁龙865与骁龙765处理器时,曾经宣布过一个新特性—;—;GPU驱动可单独在Google Play更新,如今这一玩家福利即将到来。 3月24日,谷歌正式推出了Android GPU检查器工具Android GPU Inspector,可以帮助开发人员更好地优化GPU在游戏上的表现,并且能通过OTA更新直接为消费者带来全新的GPU驱动版本。 新工具支持主流GPU型号,包括高通的Adreno和ARM的Mali,根据谷歌公布的信息,首批支持GPU驱动更新的机型共有3款—;—;Pixel 4/4XL、三星Galaxy Note 10、三星Galaxy S10(含Exynos版),谷歌还表示将推出更多支持GPU驱动更新的设备。 目前谷歌、高通已经和多家手游工作室合作(比如Gameloft和暴雪),将于今年晚些时候带来首批GPU新驱动。 国内用户也无需担心,有GPU Turbo的成功案例在前,如果真的有可以大幅提升游戏性能的驱动,国内手机厂商肯定会第一时间推送下载并广为宣传,大家耐心等待即可。

    时间:2020-04-24 关键词: 谷歌 安卓 GPU

  • 谷歌又崩了:连 Google Search 都不能用,官方已致歉

    谷歌又崩了:连 Google Search 都不能用,官方已致歉

    在疫情所导致的隔离之下,你很难不依赖互联网带来的沟通便利。然而,谁能想象到,就在疫情快速在全球蔓延的境况之下,Google,这个世界级的互联网科技巨头,却出现了服务崩溃的情况,甚至让 Google Search 搜索引擎、Gmail 这样最重要和常见的服务都不能正常使用。这也真是关键时刻掉链子。Google 是怎么掉链子的?Google 此次宕机,发生在美国东部时间 3 月 26 日。当天上午 11 点,陆续有美国东部网友发现,包括 Gmail、YouTube、Hangouts 和 Google Docs 等在内,一系列的 Google 服务发生了不可用的情况。这对于正处于疫情中的美国东部用户(尤其是美国疫情最为严重的纽约州)群体来说,简直是雪上加霜。一开始,对于这次宕机,Google 并没有在 Twitter 上说明具体原因。不过,在 3 月 26 日中午左右,Google G Suite Dashboard 进行了更新,其中显示除了 Google Sites 和 Google Groups 之外,其他的 Google 服务都出现了问题。也有不少用户宣称,整个 Google 服务都出现了问题,包括 Google Search 搜索引擎——这简直是太要命了。根据用户反馈,上述出现问题的服务偶尔可用,但多数情况下会出现 500 错误,也就是服务器内部错误。有网友在 Twitter 上评论称:Google 也会宕机,真是活久见了。随后,到了下午,Google Cloud 负责技术基础设施的高级副总裁 Urs Hölzle 终于在 Twitter 上发布关于此次宕机的声明:我们对此感到非常抱歉! 我们在亚特兰大发生了路由器故障,这影响了通过该地区的流量。现在情况应该恢复正常了。为了消除用户对于疫情之下流量过载的担忧,Urs Hölzle 还特意强调称,这次宕机事故与网络流量或任何类型的过载无关,而 Covid-19 并未对 Google Cloud 的网络造成压力。言外之意,Google Cloud 方面并不认为这是其云服务负载能力的问题。Google 的回应存在水分?对于这次网络故障,Google Cloud Status Dashboard 也发表了详细声明称:今天,由于太平洋时间上午 8:18 在亚特兰大的一个数据中心中的路由器发生重大故障,导致网络拥塞,我们的一些用户遇到了服务中断。结果,在该数据中心中运行的 Google 服务受到直接影响,直到我们的工程师重新路由流量并将这些服务移至备用设施后才可用。由于网络拥塞,美国东南部的用户在访问更广泛的 Google 服务时可能还会遇到暂时的困难。当然,Google 方面也宣称,自己正在解决问题,而且问题不会再次发生。而 Urs Hölzle 也在后续声明中解释称,这次的故障是由第三方供应商所提供的路由器导致的,具体来说,是因为一个软件 Bug。他认为,这样的错误非常罕见,但的确会对大量用户造成影响。Urs Hölzle 也在 Twitter 上再次强调,预计问题不会再次出现。不过,针对此次宕机问题,一家从事网络检测的企业 ThousandEyes 认为,Google 的解释其实是存在一定水分的。毕竟,美国东海岸的用户在大约 20 分钟的时间里无法访问任何 Google 服务,这背后的原因可以理解为是亚达兰大路由器故障——但事实上,这次宕机不仅仅影响到了美国东海岸用户,也影响到了其他地区的用户。具体来说如下图:可以看到,在美国东海岸之外,此次宕机也影响到了美国中部和美国西海岸,甚至包括旧金山、洛杉矶和西雅图等周边区域。对此,ThousandEyes 产品销售总监认为,这些错误具备一致性,即无法访问正确加载各种服务所需的后端系统;实际上,从 Google 的前端服务器到后端服务,所有经由受影响区域的流量都会受到影响。这也可以解释,为什么美国西海岸用户也受到影响。Google:COVID-19 不会损坏我也许是为了再次抚慰用户,3 月 26 日当天,Google Cloud 负责技术基础设施的高级副总裁 Urs Hölzle 再次发表博客,就宕机和 Google 的网络系统进行了更加详细的说明。Urs Hölzle 上来就表示:随着冠状病毒大流行的蔓延,越来越多的人转向工作或在家学习,自然而然地想知道 Google 网络是否可以处理这种负担。简短的回答:是。他还表示,Google 的网络设计是基于需求旺盛时期运行的,而且以往 Google 就有处理高峰期流量的经历,比如说世界杯决赛。而在本次疫情中,用户使用 Hangouts 来视频的频率在增加,但 Google 已经降低了 YouTube 的默认清晰度,以应对流量负载。在基础架构的构建层面,Urs Hölzle 表示:Google 的网络由高容量的光缆系统组成,该系统在陆地和海洋下环绕地球,将我们的数据中心相互连接并与您连接。流量通过了我们的专用网络,并且就速度和可靠性进行了优化;然后我们才将其传递给 200 多个国家和地区的 3000 多家互联网服务提供商(ISP),并覆盖数百个接入点和世界各地成千上万的边缘位置。Urs Hölzle 还表示,Google Cloud 在全球的网络部署和运营团队会根据需要随时随地增加容量,并且在出现中断的情况下尽快恢复服务——在 Twitter 转发语中,Urs Hölzle 还总结称:COVID-19 不会损坏 Google 网络。尽管言辞恳切,但 Google 这次掉链子还是引起了一些担忧。外媒 ZDNET 所认为:当我们担心互联网会给我们许多人从家里工作和视频会议取代会议带来多大的负担时,这令人担忧地提醒我们:互联网并没有我们想要的那么稳定。是的,这个特定的实例的确与冠状病毒没有任何关系。但是,如果仅仅是因为一台路由器故障,就将数千万用户抛弃于 Google 服务之外,那就太令人担忧了。更何况,Google 尚且如此,那其他的互联网服务提供商又会如何呢?

    时间:2020-04-24 关键词: 谷歌

  • 谷歌浏览器原生“网页转二维码”功能可使用

    谷歌浏览器原生“网页转二维码”功能可使用

    前段时间,据媒体报道,Google Chrome浏览器的原生“网页转二维码”功能终于可以使用了。这款二维码有一个特点就是二维码中央还有Chrome浏览器标示性的小恐龙。 谷歌在去年下半年便为Chrome Canary添加了网页生成二维码的功能,以方便分享网页,但一直以来该功能都处于不可用的状态,除了不同颜色的色块,什么都生成不了。 不过外媒今天发现,该功能在Chrome Canary上已经可用,用户可在网页空白处右击选择“为此页面生成二维码”,或者在地址栏点击相应图标使用功能。生成的二维码不可自定义样式,不过中央有一只离线小恐龙,生成的二维码支持下载。 记者注意到,该功能还支持修改URL,只需在二维码下方的文本框中输入即可,实时刷新,但URL最多为84个字符。 该功能为实验性功能,需要开启flag标记,而后方可体验: 访问chrome://flags/#sharing-qr-code-generator;将Enable sharing page via QR Code选项更改为“Enable”;重启Chrome。

    时间:2020-04-24 关键词: 谷歌 chrome 二维码

  • Android 版 YouTube 将印度最大视频流质量限制为 480p

    Android 版 YouTube 将印度最大视频流质量限制为 480p

    3月30日消息 据XDA报道,Android版YouTube在印度某些地区,仅能以最高480p的清晰度播放视频,而网页版则不受限制。疫情原因,全球多地居民都被要求待在家中,而世界各地网络资源等基础设施的不足也在这段时间暴露出来,此前曾报道,Netflix、Apple TV+、YouTube、Facebook、亚马逊等,均宣布在欧洲降低视频码率,以控制疫情期间互联网流量,YouTube也在全球范围内将默认视频清晰度改成标清。限制前与限制后而YouTube在印度的操作则着实有些影响体验,在印度孟买、新德里等地区,Android版YouTube仅可以最高480p的清晰度播放视频,且和网络状态无关,无论是移动网络还是Wi-Fi均如此。并且订阅了YouTube Premium的用户也未能幸免,在Android端可选择的清晰度最高仅为480p。同时,网页端则未受到影响,可手动将清晰度调制最高。外媒认为YouTube将480p作为上限未免过于苛刻,480p并不能保证基本的观看体验,将限制放宽至720p是更为合适的选择。

    时间:2020-04-24 关键词: 谷歌 youtube 流媒体

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