谷歌人工智能文章翻译和人工智能算法学习

对于许多人来说，凝视城市的旧照片会唤起怀旧和好奇的感觉——在 1940 年代穿过曼哈顿是什么感觉？长大的街道发生了多大的变化？虽然谷歌街景可以让人们看到一个地区在今天的样子，但如果你想探索地方在过去的

视频介绍：宣布 Objectron 数据集 机器学习 (ML) 的最新技术仅通过在照片上训练模型就在许多计算机视觉任务上取得了非凡的准确性。建立在这些成功的基础上并推进 3D 对象理解具有为更广泛的应

视频介绍：由 Web ML 提供支持的 Google Meet 中的背景功能 视频会议在人们的工作和个人生活中变得越来越重要。通过隐私增强或有趣的视觉接触来改善这种体验可以帮助我们将注意力集中在会议本

视频介绍：测量预训练 NLP 模型中的性别相关性 自然语言处理(NLP) 在过去几年取得了重大进展，预训练模型（如BERT、ALBERT、ELECTRA和XLNet）在各种任务中都取得了非凡的准确性。

视频介绍：使用 Menger 进行大规模分布式强化学习 在过去十年中，强化学习(RL) 已成为机器学习中最有前途的研究领域之一，并且在解决复杂的现实世界问题（例如芯片放置和资源管理）以及解决具有挑战性

每个人都应该可以使用视频会议，包括使用手语进行交流的用户。但是，由于大多数视频会议应用程序的过渡窗口都集中在大声说话的人身上，因此签名者很难“发言”，因此他们可以轻松有效地进行交流。在视频会议中启用实

尽管在提高智能手机摄像头拍摄的视频质量方面投入了大量精力，但视频中的音频质量往往被忽视。例如，视频中有多人说话或背景噪音高的主题的语音可能会混乱、失真或难以理解。为了解决这个问题，两年前我们推出了Lo

视频地址：推进实例级识别研究 实例级识别 (ILR) 是识别对象特定实例的计算机视觉任务，而不仅仅是它所属的类别。例如，我们感兴趣的不是将图像标记为“后印象派绘画”，而是像“文森特梵高的罗纳河上的星夜

视频介绍：使用 GAN 创造神奇的生物 为数字视频游戏创作艺术需要高度的艺术创造力和技术知识，同时还需要游戏艺术家快速迭代想法并制作大量资产，通常是在紧迫的期限面前。如果艺术家的画笔不像工具，而更像助

视频介绍：大型语言模型中的隐私注意事项 经过训练以预测句子中下一个单词的基于机器学习的语言模型变得越来越强大、普遍和有用，从而导致问答、翻译等应用程序的突破性改进。但随着语言模型的不断发展，新的和意想

视频介绍：带输入的触觉：使用线性谐振执行器进行传感 随着可穿戴设备和手持设备尺寸的减小，触觉成为越来越重要的反馈渠道，无论是通过静音警报还是按下触摸屏上的按钮时的微妙“点击”感。几乎所有可穿戴设备和移

视频介绍：人像光：通过机器学习增强人像照明 专业人像摄影师能够通过使用专业设备（例如离机闪光灯和反光镜）和专业知识来拍摄出引人注目的照片，以捕捉拍摄对象的正确照明。为了让用户更好地模拟具有专业外观的人

视频介绍：使用 AutoML 进行时间序列预测 时间序列预测是机器学习 (ML) 的一个重要研究领域，尤其是在准确预测至关重要的领域，包括零售、供应链、能源、金融等多个行业。例如，在消费品领域，提高准

视频介绍：使用 MinDiff 框架减轻 ML 模型中的不公平偏见 机器学习 (ML) 的负责任研发可以在帮助解决各种社会挑战方面发挥关键作用。在谷歌，我们的研究反映了我们的人工智能原则，从帮助保护患

视频介绍：使用 VoiceFilter-Lite 改进设备上的语音识别 语音辅助技术使用户能够使用语音命令与他们的设备进行交互，依靠准确的语音识别来确保对特定用户的响应。但在许多现实世界的用例中，此类

视频介绍：使用智能滚动轻松浏览记录器成绩单 去年，我们推出了Recorder，这是一种新型录音应用程序，通过利用设备上的机器学习 (ML) 转录录音、突出显示音频事件并为标题建议适当的标签，使录音更智

视频介绍：用于大规模图像识别的转换器 虽然卷积神经网络(CNN)自 1980 年代以来一直用于计算机视觉，但直到 2012 年AlexNet 大幅超越当代最先进的图像识别方法的性能时，它们才处于最前沿

随着自然语言处理 (NLP) 模型变得更加强大并部署在更真实的环境中，了解它们的行为变得越来越重要。虽然建模的进步为许多 NLP 任务带来了前所未有的性能，但许多研究问题仍然不仅涉及这些模型在域转移和

萦绕 在您脑海中的旋律，通常被称为“耳虫”，是一种众所周知且有时令人恼火的现象——一旦耳虫出现，就很难摆脱它。研究发现，与原始歌曲互动，无论是听还是唱，都会将耳虫赶走。但是如果你不太记得这首歌的名字，

视频介绍：MediaPipe Holistic — 在设备上同时进行面部、手部和姿势预测 在移动设备上实时、同时感知人体姿势、面部标志和手部跟踪可以实现各种有影响力的应用，例如健身和运动分析、手势控制