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谷歌AI可预测洪水了!这是真的吗?具体怎么回事?具体原理是什么?一起来看看。据外媒报道,今天,谷歌宣布推出,“社会公益AI倡议”项目,希望通过人工智能来造福人类。
据外媒报道,今天,谷歌宣布推出,“社会公益AI倡议”项目,希望通过人工智能来造福人类。比如通过眼睛图像检测糖尿病视网膜病变,或在地震发生前预测洪水或地震余震等。
Google研究团队最近推出了一款名为TimesFM的时间序列预测模型。时间序列预测是一种通过分析过去的数据来预测未来事件发生的方法,广泛应用于商业、金融和科研等多个领域,帮助人们做出更明智的决策。Google计划在GoogleCloudVertexAI中提供TimesFM,使得外部客户能够轻松地集成和使用这个强大的时间序列预测工具,无需深入了解模型的内部工作机制。
在坎昆举行的结构预测评估(CASP)国际竞赛上,该竞赛的组织者宣布,谷歌旗下DeepMind公司最新的人工智能程序AlphaFold在预测蛋白质(即生命的基本分子)的三维形状中打败了所有竞争对手。人工智能网
近日,谷歌和哈佛大学的的科学家们研究出了一种人工智能模型,该模型包含了上万次地震以及余震的数据,可以预测地震发生后未来一年内的余震。
国外媒体发布文章称,谷歌在押注用户界面的未来:可预测需求的设备。Android Wear系统不会是智能手机用户界面的某种简化版本,其核心体验由Google Now驱动,基于一系列受用户正在进行的活动触发的卡片。这背后涉及情境认知计算。
据国外媒体报道,风险投资公司可以通过提供资金、指导和资源为创业企业提供支持,谷歌旗下风险投资公司Google Ventures目标是寻找最令人兴奋的新业务,并帮助它们成长,不仅仅是扔钱,还将分享资源。以下是Google Ventures投资的10家很酷的公司:
谷歌推出了一款名为“Flood+Hub”的AI平台,主要利用人工智能的能力来预测洪水,帮助国家、救援机构和民众提前七天获取即将到来的洪水信息。该平台的工作原理包括结合既有数据的人工智能的能力和洪水预测模型,可以预测河流中的水量,以及可能受到影响的地区和洪水的深度。成功利用人工智能帮助世界应对气候变化等影响,将有助于防止洪水等自然灾害后果的恶化该技术在未来有可能被扩展到其他类似的平台,以帮助人们更好地预测各种自然灾害的发生。
MIT和Google的研究人员共同提出了一种名为Health-LLM的新型人工智能框架,旨在将大语言模型应用于健康预测任务,利用可穿戴传感器的数据。该框架的提出标志着健康领域在可穿戴技术和人工智能的交叉点上取得了重大突破。这为以更加可访问和可扩展的方式应用先进的医疗保健分析打开了新的可能性,从为个性化医疗的更广泛目标做出了贡献。
在人工智能领域中,大型语言模型的重要性不言喻。传统的LLMs在预测过程中存在困难,无法对生成的答案的准确性进行自我评估。引入ASPIRE框架填补了这一空白,通过对LLMs进行微调和自我评估训练,提高了LLMs的选择性预测能力,为LLMs的应用提供了更高的可靠性和可信度。
【新智元导读】谷歌DeepMind再次在科学细分领域——天气预报迈出重要的一步。全新AI模型GraphCast可在1分钟内,精准预测10天全球天气,甚至还可以预测极端天气事件。在看了研究介绍之后,网友表示,谷歌你快出个应用啊!对于天气预报的能力,很多网友表示,现在已经可以期望预报的精细度到不同街道,并且精确到分钟了。
谷歌DeepMind最新推出的全球天气预报AI模型GraphCast引起科学界瞩目。这一模型不仅能在短短1分钟内预测未来10天的全球天气,甚至还能准确预测极端天气事件。这一模型的推出标志着天气预报迈出了重要一步,为未来的气象研究和防灾工作提供了创新性的解决方案。
11月1日,谷歌旗下的AI研究机构DeepMind在官网发布了,蛋白质结构预测模型AlphaFold的最新技术进展:已显著提升了预测准确性,并将覆盖范围从蛋白质扩展至其他生物分子,包括配体。AlphaFold可以对蛋白质数据库中的几乎所有分子进行预测,包括配体、蛋白质、核酸以及含有翻译后修饰的分子,达到原子精度实验室级别水准,这对于医药研究至关重要。谷歌DeepMind表示,最新的AlphaFold模型能帮助生物医学突破并构建下一个“数字生物学”时代,为基因组学、生物可再生材料、植物免疫、潜在治疗靶点、药物设计等提供详细的非常重要的预测。
北京时间 9 月 14 日, 谷歌发布了Chrome浏览器的93.0.4577. 82 桌面版本更新,着重修补了两个被“在野”利用的Chrome零日漏洞CVE-2021- 30632 和CVE-2021-30633。这两个被谷歌标记为“高危”的漏洞可以使攻击者完全控制上网用户的电脑,建议用户尽快更新升级。而这两个漏洞,前360 CTO知名黑客MJ(郑文彬)创立的赛博昆仑公司,早在今年四月份就提前精准预测到,并为其产品用户进行了针对性的提前保护。图:谷歌Chrome浏览器官方?
早在1月份,谷歌旗下专注于健康相关研究、临床工具和医疗服务合作的分支GoogleHealth就发布了一个在9万多张乳房X光照片上训练的人工智能模型,该公司称其取得了比人类放射科医生更好的效果。谷歌宣称,与之前的工作相比,该算法可以识别出更多的假阴性,即那种看起来正常但含有乳腺癌的图像,但一些临床医生、数据科学家和工程师对这一说法表示质疑。
谷歌宣布其人工智能平台的一个关键组成部分——人工智能预测服务已正式全面启动。该服务支持托管在主流的机器学习框架,包括TensorFlow、XGBoost和Scikit-Learn中。AI Prediction服务充当机器学习管道的最后阶段。它在云中托管经过训练的机器学习模型,以推断新数据的目标值。部署在AI预测服务中的经过训练的模型作为REST端点公开,可以从任何支持HTTP的标准客户端调用这些端点。AI平台预测服务基于Google Kubernetes Engine(GKE
2月28日,Sensor Tower今天发布报告预计,到 2022 年,欧洲地区App Store和Google Play的年收入将达到 235 亿美元,较 2019 年增长109%,复合年增长率(CAGR)为27.9%。从目前的趋势看,Sensor Tower预计未来三年内,非游戏类应用在欧洲iOS的收入将保持高速增长,并在 2022 年占比达到61%。
预测未知,一直是人类十分向往的能力。远不说国人熟悉的周易八卦、唐代道士编写的《推背图》,还有西方人熟知的占星术、中世纪流行起来的塔罗牌,近的比如说当年根据 “ 2012 世界末日”这一玛雅预言影响下出现的全民狂热和商业狂欢,依然让我们记忆犹新。
1月17日消息,在谷歌研究部高级软件工程师Jason Hickey的博客文章中,他阐述了谷歌的新研究如何利用AI和卫星图像实现无延迟的本地天气预报。他表示在他们开发机器学习的新研究,使用降水预测模型,可以即时进行高准确度的天气预报为了创建该模型,他们从美国收集2017 年至 2019 年的历史气象数据进行评估并训练该模型,最快可以预测6小时内的准确天气变化。
除了视觉分析,未来人工智能也将擅长嗅觉分析。据TNW报道,谷歌的研究人员正试图开发一种神经网络,帮助人工智能识别分子的气味特征。
谷歌地图是全球多个地区用户寻找交通路线的一个很好的工具,它还会告诉用户到达目的地需要的时长以及火车或者汽车的拥挤程度。谷歌今天推出了一项新功能,还可以预测公交选项的拥挤程度。
【TechWeb】伴随全球能源形势变化,风力发电成为了越来越普及的一种发电方式,但随着风力发电占比逐步提高,其供电的不稳定性和不可预测性也成了风力发电系统面临的越来越大的考验。为了进一步提高风力发电的实用性与稳定性,谷歌提出了使用机器学习的方式,来预测未来的发电状况,为供电作出参考。
【CNMO新闻】谷歌和DeepMind正在使用机器学习方法,提前36小时预测风力涡轮机的能源产量情况。谷歌和DeepMind联合在博客中声明,对美国中部的风电能源生产情况,提前36小时进行预测,它可使风电的电能增加大约20%。风
据外媒报道,谷歌今天宣布,利用其伦敦子公司DeepMind的人工智能(AI)软件,该公司已使风力发电站生产的能源变得更有价值。
据媒体报道,近日,谷歌艺术与文化部的Damien Henry与英国舞蹈编导Wayne McGregor合作,共同研发了一种可以预测特定风格舞蹈动作的人工智能。
为了赶上假期,谷歌推出了新的工具,使您的飞行没有压力或尽可能没有压力。今天,Mountain View公司宣布了来自谷歌Assistant和谷歌Flights的主动航班通知,谷歌Flights是该公司的在线机票预订搜索服
曾几何时,“夹在”中国和印度之间的东南亚市场都处于比较尴尬的位置。现在,随着电商和移动科技的进步,东南亚正在发挥巨大的增长潜力。根据谷歌昨日发布的报告,东南亚地区的数字经济预计将在未来七年时间里增长三倍,市场规模高达 2000 亿美元的东南亚数字经济将在 2025 年达到“拐点”。<br/>
科学家可以在一定程度上预测这些余震的大小和时间,但确定位置始终具有挑战性。哈佛大学和谷歌科学家的新研究表明AI可能会提供帮助。在本周发表在“自然”杂志上的一篇论文中,研究人员展示了深度学习如何比现有模型更可靠地帮助预测余震位置。科学家训练了一个神经网络,在数据库中查找超过131000次“主震 - 余震”事件的模式,然后在30000个类似对的数据库上测试其预测。
谷歌和哈佛大学的的研究人员开发了一种人工智能模型,可以预测地震发生后最长一年内的余震。这个模型使用最近 10 年的 199 次地震及其 13 万次余震数据进行训练,实际结果比目前使用的余震预测方法更加精确。
研究称,谷歌搜索可以预测比特币价格的上涨,平均而言,关键字搜索的单一标准差增加会导致价格上涨2.75%,Twitter帖子数量的标准差增加将会导致比特币价格上涨2.5%。