当地时间 18 日下午，谷歌 TensorFlow 开发者支持 Josh Gordon 带来了一场主题为《开源 TensorFlow 模型（Open Source TensorFlow Models）》 你想的没错，机器之心依然报道过这些研究： 业界 | 谷歌发布神经音频合成器 NSynth：专注于启迪音乐创作 资源 | 谷歌官方开源 tf-seq2seq：一种通用编码器-解码器框架 重磅｜谷歌开源最精确自然语言解析器 SyntaxNet 的深度解读：一次关键进步以及一个重要工具 业界 | Show and Tell：谷歌在 TensorFlow 上开源图像描述系统 业界 | 谷歌开源新的 TensorFlow 代码 ，如何进行文本自动摘要 谷歌的这些研究中有一些仍然是当前最佳的，但他们仍然开源了相关的代码，任何人都可以免费尝试复现这些结果。 Inception 的结构 比如如果你想识别一张照片，你可以直接在谷歌的云平台上直接调用该模型的 API 来帮你完成。当然，你可以通过使用开源模型的方式来实现： ?
使用python接口调用GoogleNet实现图像识别 在这里，我们用jupyter打开Googlenet.图像识别.ipynb文件,这里部分代码如下： import caffe import numpy
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根据 github 上的数据，2021年最受欢迎的前端库是谷歌旗下的 ZX库，上线短短一个月就收获了近 22K 的 Star，到目前已经有 31.2K 的 Star，今天我们就来看这个库为啥这么受欢迎！ zx是谷歌实现的一个能在 node 中写 bash 的库。
当小编正在酸成柠檬精的时候，BAT 大神幽幽的说：这背后是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】… ? 度量学习是啥？图像检索是啥？通用图像识别系统又是啥？！ 正在小编捶胸顿足的时候，突然发现了一个通用图像识别系统快速搭建神器！OMG！这不梦想一下就要实现了嘛！ 赶紧 Star 收藏住： 扫码回复”开源013“即刻拥有 ? 那这个项目到底有什么过人之处，图像识别又比图像分类、目标检测强在哪里呢？ 而使用图像识别，不仅能将以上问题完美解决！而且上手极快，简单易懂。 准备好需要识别的物体图片后，只需三步，多类别、小样本、数据不均衡通通不再是问题！ 而这个图像识别系统的 4 个核心构成模块，都是经过精心打磨。
他们不仅吐槽了Google AutoML的问题，还给出了自己的解决方案：Auto-Keras，一个基于Keras的开源自动机器学习Python软件库。 ? 以前Google和整个AI界都更喜欢开源，喜欢和所有人分享知识，现在竟然拿这个东西来赚钱？ 于是，这篇文章认定，Google AutoML会败于开源，而德州农工的Auto-Keras，将成为AutoML杀手。 ? Auto-Keras是一个开源、免费的工具，和Google的AutoML功能相似，也能为深度学习模型自动搜索架构和超参数，使用的方法是高效神经架构搜索（Efficient Neural Architecture
最近谷歌开源了一个基于 TensorFlow 的库--TFGAN，方便开发者快速上手 GAN 的训练，其 Github 地址如下： https://github.com/tensorflow/models 而最近谷歌为了让 GANs 更容易实现，设计开发并开源了一个基于 TensorFlow 的轻量级库--TFGAN。 根据谷歌的介绍，TFGAN 提供了一个基础结构来减少训练一个 GAN 模型的难度，同时提供非常好测试的损失函数和评估标准，以及给出容易上手的例子[1]，这些例子强调了 TFGAN 的灵活性和易于表现的优点 最重要的是，谷歌也保证了这个代码是经过测试的，不需要担心一般的 GAN 库造成的数字或者统计失误。
Tensorflow Recommenders 简介 最近Google开源了基于Tensorflow的推荐器, 一个新的开源Tensorflow包。
SVHN 是从谷歌街景图像中的门牌号获得的。
https://blog.csdn.net/wo541075754/article/details/90401356 谷歌一直是很多技术界人士崇拜的公司，谷歌员工也曾因推出审查版搜索引擎的计划而提出离职 这让人感慨它对技术的追求程度，然而，近日谷歌竟然对华为大大出手，限制或终止与华为的部分业务，真是让人大跌眼镜。 对华为来说，安卓系统只能使用开源版本。 面对芯片的挑战，华为备胎上线，面对谷歌的封锁，华为同样启动了“B计划”。早在2012年任正非就在为操作系统做战略部署，这个不得不服。 然而，看到谷歌限制华为使用Android的事，你是否会想到开源界的危机？可能我们以为，使用收费的服务或软件会受到封锁，免费开源的是无国界，完全开放的。 科技自立，开源自立，都是迫在眉睫的事。
新智元 AI DAILY 1 谷歌收购法国图像识别公司Moodstocks ? 谷歌昨天宣布收购巴黎初创公司Moodstocks，该公司为智能手机开发基于机器学习的图像识别技术。 Moodstocks团队将搬到谷歌在巴黎的研发中心。谷歌巴黎研发中心负责人称，谷歌将利用Moodstocks的成果来改进谷歌现有的图像搜索功能。 Moodstocks在其官网声明中说，从成立以来，Moodstocks的目标就是给机器以眼睛，将摄像机变成智能传感器，使其能感知周围环境；未来将为谷歌制造更好的图像识别工具。 来源：ZDNet 3 谷歌AlphaGo获得戛纳创意大奖 6月底举行的戛纳国际创意节上，谷歌DeepMind AlphaGo获得创意类大奖。 ?
谷歌前两日发布了其核心产品(如谷歌Maps)中使用的差别隐私库的开源版本，任何组织或开发人员现在都可以在GitHub上查看隐私库，此举给业内造成了不小的影响。 谷歌产品经理米格尔•格瓦拉解释说:“如果你是一名健康研究人员，那么你可以通过比较不同医院的病人平均住院时间，以确定各院在护理方面是否存在差异。” 差异化隐私库功能 谷歌承诺，它的库对于开发人员而言很简单。主要特点包括: 统计功能：支持最常见的数据科学操作（计数、总和、平均值、中间值和百分位数）。 这并不是谷歌的第一次差异化隐私竞技。3月，谷歌发布了TensorFlow Privacy和TensorFlow Federated。 6月，谷歌开放了源代码的私有连接和计算，在保护隐私的同时为公司提供数据洞察。本月，又来了个差异化隐私库，今年的谷歌似乎特别忙碌。
谷歌上周五宣布BinDiff开源——这是给安全研究人员用于进行二进制文件分析和对比的工具。 早在2011年的时候，谷歌就收购了Zynamics，也就成为了BinDiff的东家，那个时候这款工具就已经很流行了。 BinDiff当时是需要商业授权的，只不过谷歌在收购Zynamics之后调低了其价格。 谷 歌自己将BinDiff融入到了许多内部文件分析系统中，利用其二进制对比技术，来追踪恶意程序家族。 谷歌软件工程师Christian Blichmann表示：“在谷歌，BinDiff核心引擎驱动着大规模的恶意程序进程管线，帮助保护内部和外部用户。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) 谷歌宣布推出安全操作系统 KataOS，作为他们最新专注于运行环境侧重于机器学习工作负载的嵌入式设备的操作系统。 目前，谷歌已经在 GitHub 开源了大部分 KataOS 核心部分。 谷歌方面透露，在内部，KataOS 还能够动态加载和运行在 CAmkES 框架之外构建的第三方应用程序。但运行这些应用程序所需的组件暂时还未开源，他们计划或将在不久的未来发布这些功能。 为了完整地证明一个安全的环境系统，谷歌还为 KataOS 构建了一个名为 Sparrow 的参考实现，它将 KataOS 与一个安全的硬件平台相结合。 公告称，谷歌的目标是开源所有 Sparrow，包括所有硬件和软件设计；现下发布的 KataOS 早期版本只是一个开始。
据外媒报道，在美国加利福尼亚州山景市举行的首届TensorFlow开发峰会上，谷歌发布了代表人工智能发展趋势的TensorFlow深度学习开源框架1.0版。 谷歌宣称这一版本可以应用编程接口（API）的方式用于生产环境之中。 TensorFlow工程总监在大会上表示，还有新的工具将纳入该框架，包括人工神经网络，可先用数据训练再对新数据进行推断。 另外，谷歌很快就会开源将TensorFlow（尤其是谷歌Inception神经网络模型第三版）速度提升58倍的代码。 谷歌提供了云机器学习服务，所以可在谷歌的云基础设施上运行TensorFlow。 工程总监表示，到2017年3月底，谷歌不仅会发布新的基准测试，展示与其它深度学习框架相比TensorFlow的总体情况如何，也会发布用于基准测试的模块。
谷歌于周一发布全新人工智能系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。 谷歌表示，TensorFlow将完全开源，可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一智能手机之上。 所以今天我们将TensorFlow开源。我们希望TensorFlow进入机器学习社区，无论是来自科研领域的学者、还是工程师、甚至机器学习爱好者，不仅通过研究论文进行交流，而是通过代码进行交流。 据了解，谷歌之所以将TensorFlow开源，是希望能通过此举激发更多创新，并简化研究人员的学习和操作，以更方便地分享创意和代码。
我们现在正在采取下一步，发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。
其中之一便是谷歌的大规模、基于图的机器学习平台，这是由 Google Research 的 Expander 团队制作的。 很多你日常使用的谷歌产品及功能背后，都有基于图的机器学习，这是一种强大的工具，能够用于收件箱提醒、Allo 智能信息回复等功能，基于图的机器学习和深度神经网络一起，为 Google Photos 最新的图像识别系统提供动力
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