首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

与本地机器相比,谷歌协作没有提供很好的准确性

谷歌协作是一种云计算协作工具,它与本地机器相比具有一些优势和特点。谷歌协作是基于云端的协作平台,它允许多个用户同时编辑和共享文档、表格和演示文稿。与传统的本地机器相比,谷歌协作具有以下优势和特点:

  1. 实时协作:谷歌协作支持实时协作,多个用户可以同时编辑同一个文档,实时查看对方的编辑内容。这种实时协作的特点可以极大提高团队的协作效率,减少沟通成本。
  2. 跨平台和设备:谷歌协作可以在不同的操作系统和设备上使用,包括桌面电脑、笔记本电脑、平板电脑和手机等。用户可以随时随地通过互联网访问和编辑自己的文档,不再受限于特定设备。
  3. 自动保存和版本控制:谷歌协作会自动保存用户的编辑内容,用户不用担心因为意外情况导致数据丢失。同时,谷歌协作还支持版本控制功能,可以查看和还原之前的编辑版本,方便用户进行修正和追溯。
  4. 与其他谷歌产品集成:谷歌协作与其他谷歌产品无缝集成,例如谷歌邮箱、谷歌日历、谷歌驱动器等。用户可以方便地在谷歌协作中插入日历事件、附件文件等,提高工作效率。
  5. 应用场景:谷歌协作适用于各种协作场景,包括团队项目管理、文档共享和编辑、会议纪要记录、远程协作等。特别适合多人跨地域协作的情况,提高团队协同效率。

在腾讯云产品中,类似于谷歌协作的产品是腾讯文档,它提供了类似的实时协作和多人编辑功能。您可以通过访问腾讯云的文档产品页面(https://cloud.tencent.com/document/product/1131)了解更多关于腾讯文档的信息和功能介绍。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

全面突围,谷歌昨晚更新了一大波大模型产品

机器之心报道 机器之心编辑部 这次,谷歌要凭「量」打败其他竞争对手。...当地时间本周二,谷歌在 Google’s Cloud Next 2024 上发布了一系列 AI 相关模型更新和产品,包括 Gemini 1.5 Pro 首次提供本地音频(语音)理解功能、代码生成新模型...谷歌表示其 Axion 实例性能比其他竞争对手如 AWS 和微软基于 Arm 实例高出 30%,相应基于 X86 实例相比,性能提高了最多 50%,能效提高了 60%。...CodeGemma 具有以下几大优势: 智能代码补全和生成:补全行、函数,甚至生成整个代码块,无论你是在本地还是云上工作; 更高准确性:CodeGemma 主要使用来自网络文档、数学和代码 5000...谷歌表示,借助 Google Vids,用户可以文档和表格等其他 Workspace 工具一起制作视频,并且可同事实时协作

8710

AI新星 | 谷歌朱梦龙:从COCO物体检测冠军到MobileNet

移动端物体检测,准确性重要性毋庸置疑,因而,他们提供了一种在COCO物体检测中达到超高水平检测器。 ? 值得一提是,这一工作自从2016年9月18日一直高居COCO物体检测排行榜第一名!...当速度和内存要求特别高情况下,我们提供了一个检测器可达到实时速度并且可以部署到移动设备上。在准确性特别重要情况下,我们提供了一种在COCO物体检测中达到超高水平检测器。”...在资源和准确率不同权衡条件下,他们进行了广泛实验,ImageNet分类任务其他流行模型相比,MobileNet显示出很好性能,同时也证明了MobileNet在一系列应用和使用情况中有效性,包括对象检测...通过调整width multiplier可以改变模型复杂度,相对准确率会有类似线性下降,这个手段给实际应用提供一个很好trade-off曲线。”...云端模型相比MobileNet在及时性,交互性,保护个人隐私角度更有优势。比如在机器人或无人机上,需要实时视觉识别,在本地高效运行MobileNet就更加实际。

1.3K110
  • 趋势观察:德国机器人及自动化技术贸易博览会2016

    在连续尝试8小时后,机器人可达到90%以上准确性,这与人类编程结果非常接近。FANUC还与其他研究人员测试通过强化学习方式简化和加速执行工厂工作机器编程。...前不久,谷歌也发布了内部利用增强学习教会机器人抓取物体详细研究情况。 在多台机器人同时运行时,所需训练时间就会相应缩短。...同样,Kuka也在为他们工业机器人构建深入学习人工智能网络,而ABB则微软云服务合作,支持ABB充电器传回数据进行分析,以便在将来为ABB全系列产品进行更为广泛云端分析。...在美国和欧盟,中小企业是机器人领域有待发掘广阔市场——相比替代人力来说,中小企业更需要是提高员工生产率。 人机协作还包括向物联网发展。...电信行业已经成立了所谓机器人联盟计划”(Robolliance Program),旨在制定标准化方法,以实现机器机器之间,以及人、地、物之间互联,但截至目前也没有拿出解决方案。

    63390

    谷歌Jeff Dean 2022「年终汇报」,大模型、AI 绘画神器交出满意答卷

    此外使用在源代码上训练大型语言模型取得了巨大成功,为谷歌内部人员提供了很大帮助,如机器学习增强代码补全提升了开发者效率。...现有检测算法相比,Pix2Seq 在大规模目标检测 COCO 数据集上取得了有竞争力结果。 用于目标检测 Pix2Seq 架构。...虽然 LFNR 在单个场景上效果很好,但它泛化到新场景能力有限。...在 LiT(Locked-image Tuning)中,其是一种将语言理解添加到现有预训练图像模型方法。现有的对比学习方法相比,大大提高了零样本图像分类性能。...仅使用图像 - 文本数据进行模型训练先前工作相比,它关键突破在于:谷歌研究者发现在纯文本语料库上预训练大型 LM 文本嵌入对文本到图像合成显著有效。

    57420

    Nat Methods|ColabFold:让所有人都能进行蛋白质折叠

    为了使没有这些资源研究人员能够使用AlphaFold2,研究人员开发了基于谷歌Colaboratory独立解决方案。Colaboratory是一个由谷歌托管Jupyter笔记本专有版本。...鉴于真核生物蛋白质多样性在BFD和MGnify数据库中没有得到很好体现,环境搜索数据库提供了一个改善非细菌序列结构预测机会。...结果显示,BFD/MGnify相比,ColabFoldDB对蛋白质家族数据库 (Pfam) 中小于30个成员结构域产生更多样化MSA。...第四,实施早期停止标准,以避免额外循环或模型,如果一个足够准确结构已经被发现。最后,开发了命令行工具colabfold_batch来预测本地机器结构。...(预测局部距离差异测试;每个残基置信度) ≥85时可以提前停止 (图2d),同时几乎没有牺牲预测准确性

    2.1K20

    谷歌推出“Federated Learning”,一种全新机器学习模式

    传统机器学习方法,需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大云计算基础设施,来对数据进行处理。...它意为“联合学习”——能使多台智能手机以协作形式,学习共享预测模型。与此同时,所有的训练数据保存在终端设备。...谷歌表示,Federated Learning 主要优点有: 更智能模型 低延迟 低功耗 保障用户隐私 另外,在向共享模型提供更新之外;本地改进模型可以即时使用,这能向用户提供个性化使用体验。...技术挑战解决方案 谷歌表示,实现 Federated Learning 有许多算法、技术上挑战,比方说: 在典型机器学习系统中,超大型数据集会被平均分割到云端多个服务器上,像随机梯度下降(SGD...相比之下,智能手机延迟更高、网络吞吐量更低,并且仅可在保证用户日常使用前提下,断断续续地进行训练。 为解决这些带宽、延迟问题,谷歌开发出一套名为 Federated Averaging 算法。

    1.7K100

    Deepnote测评:数据科学家新IDE

    Deepnote是一个免费在线数据科学集成开发环境(onlinedata science notebook),主要关注多人协作(实时、像谷歌文档一样协作类型)以及工作中所有概念抽象——环境和基础配置...经验 为了启动这个项目,我上传了一些以前在本地课程中用过旧代码,并用它来创建这个项目。Deepnote提供了从GitHub和GitLab导入存储库选项,设置起来也不难。...此外,除了从本地上传文件外,还可以AWS S3、Mongo DB和Postgres集成(至少在我β测试帐户上)。有很多“灰色”选项,但没看到Azure存储和GoogleDrive集成。...其核心优势是以协作为中心方法,它脱颖而出,为数据科学家提供了真正意义上谷歌文档式体验。...如果对这个平台感兴趣,我建议从尝试一个基于协作项目开始,可以朋友或同事互相协作,这样便可以感受到该平台提供真正价值。

    1.1K10

    开发 | 分布式机器学习时代即将来临?谷歌推出“Federated Learning”

    传统机器学习方法,需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大云计算基础设施,来对数据进行处理。...它意为“联合学习”——能使多台智能手机以协作形式,学习共享预测模型。与此同时,所有的训练数据保存在终端设备。...谷歌表示,Federated Learning 主要优点有: 更智能模型 低延迟 低功耗 保障用户隐私 另外,在向共享模型提供更新之外;本地改进模型可以即时使用,这能向用户提供个性化使用体验。...推荐算法很像,但模型更新先在本地发生,再到云端整合。...技术挑战解决方案 谷歌表示,实现 Federated Learning 有许多算法、技术上挑战,比方说: 在典型机器学习系统中,超大型数据集会被平均分割到云端多个服务器上,像随机梯度下降(SGD

    965100

    分布式机器学习时代即将来临?谷歌推出“Federated Learning”

    传统机器学习方法,需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大云计算基础设施,来对数据进行处理。...它意为“联合学习”——能使多台智能手机以协作形式,学习共享预测模型。与此同时,所有的训练数据保存在终端设备。...谷歌表示,Federated Learning 主要优点有: 更智能模型 低延迟 低功耗 保障用户隐私 另外,在向共享模型提供更新之外;本地改进模型可以即时使用,这能向用户提供个性化使用体验。...推荐算法很像,但模型更新先在本地发生,再到云端整合。...技术挑战解决方案 谷歌表示,实现 Federated Learning 有许多算法、技术上挑战,比方说: 在典型机器学习系统中,超大型数据集会被平均分割到云端多个服务器上,像随机梯度下降(SGD

    655110

    袁泉创办国内首家决策智能公司,ACM全球总决赛发布星际争霸II赛题(附视频)

    星际争霸是训练和验证决策智能技术绝佳平台,蕴含了当下人工智能在认知决策层面还没有很好解决问题:在不完全信息下如何做推理规划、多智能体协作完成复杂任务、短中长期收益平衡等。...除了谷歌外,马斯克创办nurolink也在通过脑机接口方式实现人机协作。...去年8月,DeepMind联合暴雪游戏发布专门针对认知决策AI开源星际2训练平台SC2LE,相比星际1,其最大一个优势是提供了很多端到端内容操作接口,发展出来可以通过接口像人一样打星际进行控制,...这种接口是在之前星际1平台上不提供。...袁泉在接受新智元采访时认为,未来有可能大家可以会看到机器人像人一样坐在电脑前,操作鼠标打星际和高手对决,对机器人等相关领域也是很好促进。

    987130

    2.22 VR扫描:Interplay Learning完成1800万美元B轮融资;Lynx公布MR头显效果演示

    ;爱普生远程协作平台Spinar America合作,提供远程AR视频服务。...而这种设计最大优势在于,虚拟图像可以做到完全不透明,这样看起来较为真实。 VRPinea独家点评:1500美元左右价格相比于HoloLens 2来说,还是要便宜一些。...爱普生Spinar America合作 提供远程AR视频服务 近期,爱普生宣布将与远程协作平台Spinar America合作,为自家AR眼镜以及配套平台Remote Vision提供远程AR视频服务...据了解,《Silk Brush》中画笔做到了对《Tilt Brush》还原,用户还可以下载草图、模型并储存到本地,还可以导出.glb格式文件。...据了解,这款名为Manus Pro Tracker追踪器,可以Manus自家Prime II系列运动捕捉以及VR手套配合使用,达到更加优秀准确性以及易用性。

    38210

    高效终端设备视觉系统开发优化

    但是,具有分布式计算系统云集群相比,单台设备计算资源仍然非常有限,无法满足新兴应用程序不断增长计算需求。...现有EfficientNet, ResNet, 以及Inception 模型相比,EfficientNet-EdgeTPU-小/中/大模型通过专用于Edge硬件网络架构可实现更好延迟和准确性,特别值得注意是比起...4.2 联邦学习 现在,对于通过用户移动设备交互进行训练而得到模型。我们将引入另一种方法——联邦学习。 联邦学习使手机能够协作学习共享预测模型。...同时将所有训练数据保留在设备上,从而将进行机器学习能力将数据存储在云中需求脱钩,这超出了通过将模型训练带入设备对移动设备进行预测使用本地模型范围。...所有训练数据都保留在用户设备上,并没有将用户个人数据更新存储在云端,联邦学习可在确保隐私同时 提供更智能模型、更低延迟和更低功耗。

    68820

    高效终端设备视觉系统开发优化

    但是,具有分布式计算系统云集群相比,单台设备计算资源仍然非常有限,无法满足新兴应用程序不断增长计算需求。...现有EfficientNet, ResNet, 以及Inception 模型相比,EfficientNet-EdgeTPU-小/中/大模型通过专用于Edge硬件网络架构可实现更好延迟和准确性,特别值得注意是比起...4.2 联邦学习 现在,对于通过用户移动设备交互进行训练而得到模型。我们将引入另一种方法——联邦学习。 联邦学习使手机能够协作学习共享预测模型。...同时将所有训练数据保留在设备上,从而将进行机器学习能力将数据存储在云中需求脱钩,这超出了通过将模型训练带入设备对移动设备进行预测使用本地模型范围。...所有训练数据都保留在用户设备上,并没有将用户个人数据更新存储在云端,联邦学习可在确保隐私同时 提供更智能模型、更低延迟和更低功耗。

    65520

    在 Google 工作六年半后,我还是选择离职了

    一、谷歌伟大之处 众所周知,谷歌福利很好,比如它提供免费食物和四个月产假(遗憾是我没有享受到,因为我三个爱子都出生在我加入谷歌之前)。此外,谷歌提供丰厚薪水和股票。...在谷歌创始人和高管每周聚会中,我了解到了对外人(后来我了解到了威胁这种开放性漏洞)来说非常保密产品计划。 大家都乐于提供帮助和互相协作,而且通常彼此都非常友好。...无论站在哪种角度,谷歌对待员工都难以置信公平,与其他科技公司相比时尤其如此。我太了解谷歌了,相信我说吧。...谷歌在技术人才数量和质量方面都处于前列。谷歌机器学习方面的应用繁多,比如自动驾车、助手、搜索,等等。如果这些都不算创新,那就没有什么东西敢称作创新了。...看到 Snapchat 和类似的成功,并且对企业空间缺乏足够熟悉,很容易将注意力从“大型组织”上移开。这包括对营销、销售、支持和解决方案工程投资不足,导致上述情况竞争对手相比较差。

    93930

    掌握深度学习,为什么要用PyTorch、TensorFlow框架?

    它基于对 Fast.ai 深度学习最佳实践研究,提供了包括视觉、文本、表格和协作协作过滤)模型在内“开箱即用”支持。...fastai 库 PyTorch 关系非常类似于 Keras TensorFlow 。但明显区别在于,PyTorch 没有正式支持 fastai 。...TensorFlow TensorFlow 是众多优秀机器学习和深度学习框架中最成熟一个,也是研究论文中引用最多一个(即使不算来自谷歌员工引用也是第一),而且在生产中使用效果也很好。...,谷歌通过“平台”提供了一个包含工具、库以及社区资源全方位生态系统,研究人员可以利用这个平台“推动机器学习达到最高水准”,而开发人员则可以利用这个平台轻松构建和部署基于 AI 应用程序。...如果你浏览器支持 WebGL 着色器 API,TensorFlow.js 可以利用它们发挥 GPU 优势。CPU 后端相比,这可以为你提供高达 100 倍加速。

    1.4K10

    为什么要用 PyTorch、TensorFlow 框架

    Fast.aifastai库 Fast.ai是一家小公司,他们通过为编程人员提供免费课程、软件库、尖端研究和社区,降低深度学习难度,并吸引更多各种背景的人。...它基于对Fast.ai深度学习最佳实践研究,提供了包括视觉、文本、表格和协作协作过滤)模型在内“开箱即用”支持。 fastai库PyTorch关系非常类似于KerasTensorFlow。...TensorFlow TensorFlow是众多优秀机器学习和深度学习框架中最成熟一个,也是研究论文中引用最多一个(即使不算来自谷歌员工引用也是第一),而且在生产中使用效果也很好。...,谷歌通过“平台”提供了一个包含工具、库以及社区资源全方位生态系统,研究人员可以利用这个平台“推动机器学习达到最高水准”,而开发人员则可以利用这个平台轻松构建和部署基于AI应用程序。...如果你浏览器支持WebGL着色器API,TensorFlow.js可以利用它们发挥GPU优势。CPU后端相比,这可以为你提供高达100倍加速。

    1.1K21

    将点云RGB图像结合,谷歌&Waymo提出4D-Net,成功检测远距离目标

    现代 LiDAR 传感器检测范围可达数百米,这意味着更远目标在图像中会显得更小,并且它们最有价值特征将在网络早期层中,后面的层表示近距离目标相比,它们可以更好地捕捉精细尺度特征。...相比之下,性能次优方法效率和准确性较低,因为它神经网络计算需要 300 毫秒,而且比 4D-Net 使用更少传感器输入。 3D 场景结果。...多流 4D-Net 由于 4D-Net 动态连接学习机制是通用,因此谷歌没有局限于仅将点云流 RGB 视频流结合起来。...实际上,谷歌发现提供一个高分辨率单图像流以及一个 3D 点云流输入结合低分辨率视频流非常划算。...依托多个输入流,4D-Net 必须学习多个目标特征表示之间连接,这一点很好理解,因为算法没有改变并且只需要从输入中选择特定特征。

    1.1K20

    活动 | 机器感知、三维点云如何深度学习擦出火花?

    等问题,这就涉及到非常多问题,比如三维重建,视觉测距、对象分类、人类/物体姿态估计、语义分割、匹配,识别和本地化等。也就是说,机器人需要在这个过程中学会如何主动感知和控制。...基于深度神经网络准确性及可行性,我们需要肯定深度神经网络对于机器人在感知上探索。目前已知一些网络体系架构也在快速发展,通过引入架构,标准计算机视觉算法能够比较顺畅地应用于机器人技术上。...较为容易获取且数据量庞大 2D 图像数据集相比,从现实世界中捕获,重建和注释 3D 场景并非一件容易事情。...而在深度学习机器人学结合中,人机器相互协作与共同进步,也将成为每一年 ICRA 孜孜不倦目标。...「人类和机器人各有擅长事情,我相信未来会是一个人机器共同协作,互补对方短板社会,我们也需要努力去创造这种社会。」

    80710

    独家 | Deepnote测评:数据科学家新IDE

    Deepnote是一个免费在线数据科学集成开发环境(onlinedata science notebook),主要关注多人协作(实时、像谷歌文档一样协作类型)以及工作中所有概念抽象——环境和基础配置...经验 为了启动这个项目,我上传了一些以前在本地课程中用过旧代码,并用它来创建这个项目。Deepnote提供了从GitHub和GitLab导入存储库选项,设置起来也不难。...此外,除了从本地上传文件外,还可以AWS S3、Mongo DB和Postgres集成(至少在我β测试帐户上)。有很多“灰色”选项,但没看到Azure存储和GoogleDrive集成。...其核心优势是以协作为中心方法,它脱颖而出,为数据科学家提供了真正意义上谷歌文档式体验。...如果对这个平台感兴趣,我建议从尝试一个基于协作项目开始,可以朋友或同事互相协作,这样便可以感受到该平台提供真正价值。

    1.4K10

    人工智能10个最佳框架和库

    我们可以将此微软回应称为谷歌TensorFlow。 MicrosoftComputational Network ToolKit是一个增强模块化和维护分离计算网络库,提供学习算法和模型描述。...在需要大量服务器进行操作情况下,CNTK可以同时利用许多服务器。 它据说谷歌TensorFlow功能相近; 但是,它有点快。在这里了解更多。 优点: 它非常灵活。 允许分布式培训。...TensorFlow,CNTK和Theano不同,Keras并不是一个端到端机器学习框架。 相反,它充当接口并提供高级抽象,这使得无论其所处框架如何,都可以轻松配置神经网络。...Theano和TensorFlow无缝协作。 缺点: 无法有效地用作独立框架。 6. Torch “一个开源机器学习库。” 语言:C Torch是一个用于科学和数值运算开源机器学习库。...优点: 它拥有一支庞大而活跃开发团队。 非常好文档框架。 质量可视化。 缺点: 不是一个非常流行框架。 TensorFlow相比较慢。 8. Spark MLlib “可扩展机器学习库。”

    3.7K20
    领券